Modelo multicapa LSTM para predicción de irradiancia solar
La energía solar fotovoltaica ha presentado un crecimiento acelerado en los últimos años. Sin embargo, uno de los problemas a los que se enfrentan las plantas de producción que utilizan esta tecnología es la incertidumbre de la disponibilidad del recurso (irradiancia solar) a las diferentes horas de...
- Autores:
-
Herrera Gómez, Oscar Fernando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Universidad de los Andes
- Repositorio:
- Séneca: repositorio Uniandes
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/73256
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/1992/73256
- Palabra clave:
- Hyperband
LSTM
Irradiancia solar
Predicciones a corto plazo
Red Neuronal Recurrente
Ingeniería
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La energía solar fotovoltaica ha presentado un crecimiento acelerado en los últimos años. Sin embargo, uno de los problemas a los que se enfrentan las plantas de producción que utilizan esta tecnología es la incertidumbre de la disponibilidad del recurso (irradiancia solar) a las diferentes horas del día. En este artículo se busca generar un modelo de predicción de irradiancia solar (GHI) con un horizonte de 8 horas hacia el futuro. Para ello se plantea un modelo multicapa utilizando redes LSTM (Long Short Term Memory) optimizado utilizando el algoritmo Hyperband. El modelo se entrena utilizando datos satelitales de El Paso Cesar (Colombia) entre los años 2000 y 2020 con una resolución 30 minutal. Finalmente, se probó el modelo entrenado utilizando métricas de error como el MAE, y el R^2 obteniendo valores de 38.81 [W/m^2] y 0.93 respectivamente. |
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Khan, “Role of smart grid in renewable energy: An overview,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, vol. 20, pp. 1168-1184, 2016.[2] B. Ibrahim, L. Rabelo, E. Gutierrez-Franco and N. Clavijo-Buritica, “Machine Learning for Short-Term Load Forecasting in Smart Grids,” Energies, vol. 15, 2022.[3] M. Safayet Hossain and H. Mahmood, “Short-Term Photovoltaic Power Forecasting Using,” IEEE Access, vol. 8, pp. 172524-172533, 2020.[4] H. Zang, L. Cheng, T. Ding, K. W. Cheung, Z. Liang, Z. Wei and G. Sun, “Hybrid method for short-term photovoltaicpower forecasting based on deep convolutional neural network,” ET Gener. Transm. Distrib, vol. 12, no. 20, pp. 4557-4567, 2018.[5] X. Guo, Y. Mo and K. Yan, “Short-Term Photovoltaic Power Forecasting Based on Historical Information and Deep Learning Methods,” Sensors , vol. 22, 2022.[6] IBM, “What is a neural network?,” [Online]. Available: https://www.ibm.com/topics/neural-networks. [Accessed 25 Noviembre 2023].[7] T. Sharp, “An Introduction to Support Vector Regression (SVR),” 3 Marzo 2020. [On-line]. Available: https://towardsdatascience.com/an-introduction-to-support-vector-regression-svr-a3ebc1672c2. [Accessed 25 Noviembre 2023].[8] J. Wang, S. Lu, S.-H. Wang and Y.-D. Zhang, “A review on extreme learning machine,” Multi-media Tools and Applications volume, vol. 81, p. 41611–41660, 2022.[9] “Extreme Learning Machine And Its Applications in Big Data Processing,” in Big Data Analytics for Sensor-Network Collected Intelligence, Academic Press, 2017, pp. 117-150.[10] A. Graves, “Long Short-Term Memory,” in Supervised Sequence Labelling with Recurrent Neural Networks, Berlin, Heidelberg, Springer, 2012, pp. 37-45.[11] O. Calzone, “An Intuitive Explanation of LSTM,” 21 Febrero 2022. [Online]. Avail-able: https://medium.com/@ottaviocalzone/an-intuitive-explanation-of-lstm-a035eb6ab42c. [Ac-cessed 28 Noviembre 2023].[12] K. 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