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BIBTEX RIS

SITE ADAPTATION DA RADIAÇÃO GLOBAL HORIZONTAL PARA ESTAÇÕES SOLARIMÉTRICAS NA ARGENTINA E NO BRASIL

2023; Volume: 13; Issue: 1 Linguagem: Português

10.59627/rbens.2022v13i1.376

2526-2831

Diego Rodrigues de Miranda, Renan Soares Siqueira Costa, Olga de Castro Vilela, Alexandre Carlos Araújo da Costa, Germán Ariel Salazar, Alex Coutinho Pereira, Eduardo Boudoux Jatoba, Alcides Codeceira Neto, José Bione de Melo Filho,

Grey System Theory Applications

Estimar a radiação solar incidente sobre certa localidade durante vários anos é necessário para o desenvolvimento de projetos fotovoltaicos e heliotérmicos de geração centralizada. Neste trabalho, técnicas estáticas de regressão linear múltipla, redes neurais do tipo multilayer perceptron e quantile mapping são empregadas para ajustar séries de irradiância global horizontal (GHI) de longo prazo, utilizando medições em terra, procedimento conhecido como site adaptation. São utilizadas duas estações solarimétricas, uma na cidade de Petrolina, no Nordeste do Brasil, e outra na província de Salta, no sítio de El Rosal, Argentina, como estudos de caso. Dados da Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) e do European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) são empregadas como variáveis regressoras nos modelos estatísticos. São testadas duas diferentes divisões dos dados em calibração (80% das amostras) e teste/operação (20% das amostras), uma delas realizando uma randomização temporal dos dados e a outra mantendo a componente temporal. Os resultados mostram que o site adaptation consegue melhores estatísticos para a estação de El Rosal (24,28% de nRMSD, -5,18% de nMBE e 1,00 de STDRatio), do que o modelo de referência da CAMS para GHI (34,67% de nRMSD, 19,28% de nMBE e 0,95 de STDRatio), enquanto que para a estação de Petrolina, os resultados obtidos (21,66% de nRMSD, 0,51% de nMBE e 0,92 de STDRatio) conseguiram resultados similares aos do modelo da CAMS (22,22% de nRMSD, 4,84% de nMBE e 0,98 de STDRatio); todos os estatísticos apresentados acima são para a divisão dos dados que mantém a componente temporal. Tanto para a estação de Petrolina quanto para El Rosal, os resultados obtidos com a divisão com randomização dos dados são mais acurados do que a que mantém a componente temporal.