Uso de redes neuronales artificiales para la estimación de la radiación solar horaria bajo diferentes condiciones de cielo
- Autores
- Olivera, Lucas; Atia, Julissa; Amet, Leonardo; Osio, Jorge; Morales, Martín; Cappelletti, Marcelo
- Año de publicación
- 2020
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- artículo
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- La radiación solar es un factor clave en numerosas aplicaciones, tales como sistemas fotovoltaicos o térmicos, en la arquitectura y en la agricultura. Sin embargo, no siempre es posible contar con datos experimentales de radiación solar en los lugares de interés. Por esta razón, anteriormente, una amplia variedad de modelos teóricos han sido desarrollados con el fin de estimar este parámetro. Este trabajo presenta un análisis comparativo de modelos de redes neuronales artificiales para la estimación de la radiación solar global horaria en la localidad de Florencio Varela, provincia de Buenos Aires, a partir de variables meteorológicas de sencilla obtención (temperatura y humedad relativa). Los resultados obtenidos muestran un pobre desempeño de los modelos cuando son entrenados con diferentes condiciones de cielo. Esto se debe fundamentalmente al conjunto limitado de datos utilizado y a la gran dispersión de valores de radiación solar medidos. Por el contrario, cuando se utiliza el índice de claridad Kt, y los modelos son entrenados con datos correspondientes a la condición de cielo despejado (Kt > 0.6), los errores de estimación se reducen significativamente. Estos modelos podrían aplicarse en lugares donde no se dispone de valores de radiación solar medidos.
Fil: Olivera, Lucas. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Programa Tecnologías de la información y la comunicación (TICs) en aplicaciones de interés social; Argentina.
Fil: Olivera, Lucas. Comisión de Investigación Científica de la Provincia de Buenos Aires; Argentina.
Fil: Atia, Julissa. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Programa Tecnologías de la información y la comunicación (TICs) en aplicaciones de interés social; Argentina.
Fil: Atia, Julissa. Comisión de Investigación Científica de la Provincia de Buenos Aires; Argentina.
Fil: Amet, Leonardo. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Programa Tecnologías de la información y la comunicación (TICs) en aplicaciones de interés social; Argentina.
Fil: Osio, Jorge. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Programa Tecnologías de la información y la comunicación (TICs) en aplicaciones de interés social; Argentina.
Fil: Osio, Jorge. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina.
Fil: Osio, Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina.
Fil: Morales, Martín. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Programa Tecnologías de la información y la comunicación (TICs) en aplicaciones de interés social; Argentina.
Fil: Morales, Martín. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata. Centro de Investigación de Codiseño Aplicado; Argentina.
Fil: Cappelletti, Marcelo. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Programa Tecnologías de la información y la comunicación (TICs) en aplicaciones de interés social; Argentina.
Fil: Cappelletti, Marcelo. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina.
Fil: Cappelletti, Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina. - Materia
-
Radiación Solar
Redes Neuronales artificiales
Nubosidad
Variables meteorológicas
Índice de claridad (Kt) - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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- Repositorio

- Institución
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Uso de redes neuronales artificiales para la estimación de la radiación solar horaria bajo diferentes condiciones de cieloOlivera, LucasAtia, JulissaAmet, LeonardoOsio, JorgeMorales, MartínCappelletti, MarceloRadiación SolarRedes Neuronales artificialesNubosidadVariables meteorológicasÍndice de claridad (Kt)La radiación solar es un factor clave en numerosas aplicaciones, tales como sistemas fotovoltaicos o térmicos, en la arquitectura y en la agricultura. Sin embargo, no siempre es posible contar con datos experimentales de radiación solar en los lugares de interés. Por esta razón, anteriormente, una amplia variedad de modelos teóricos han sido desarrollados con el fin de estimar este parámetro. Este trabajo presenta un análisis comparativo de modelos de redes neuronales artificiales para la estimación de la radiación solar global horaria en la localidad de Florencio Varela, provincia de Buenos Aires, a partir de variables meteorológicas de sencilla obtención (temperatura y humedad relativa). Los resultados obtenidos muestran un pobre desempeño de los modelos cuando son entrenados con diferentes condiciones de cielo. Esto se debe fundamentalmente al conjunto limitado de datos utilizado y a la gran dispersión de valores de radiación solar medidos. Por el contrario, cuando se utiliza el índice de claridad Kt, y los modelos son entrenados con datos correspondientes a la condición de cielo despejado (Kt > 0.6), los errores de estimación se reducen significativamente. Estos modelos podrían aplicarse en lugares donde no se dispone de valores de radiación solar medidos.Fil: Olivera, Lucas. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Programa Tecnologías de la información y la comunicación (TICs) en aplicaciones de interés social; Argentina.Fil: Olivera, Lucas. Comisión de Investigación Científica de la Provincia de Buenos Aires; Argentina.Fil: Atia, Julissa. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Programa Tecnologías de la información y la comunicación (TICs) en aplicaciones de interés social; Argentina.Fil: Atia, Julissa. Comisión de Investigación Científica de la Provincia de Buenos Aires; Argentina.Fil: Amet, Leonardo. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Programa Tecnologías de la información y la comunicación (TICs) en aplicaciones de interés social; Argentina.Fil: Osio, Jorge. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Programa Tecnologías de la información y la comunicación (TICs) en aplicaciones de interés social; Argentina.Fil: Osio, Jorge. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina.Fil: Osio, Jorge. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina.Fil: Morales, Martín. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Programa Tecnologías de la información y la comunicación (TICs) en aplicaciones de interés social; Argentina.Fil: Morales, Martín. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional La Plata. Centro de Investigación de Codiseño Aplicado; Argentina.Fil: Cappelletti, Marcelo. Universidad Nacional Arturo Jauretche. Programa Tecnologías de la información y la comunicación (TICs) en aplicaciones de interés social; Argentina.Fil: Cappelletti, Marcelo. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina.Fil: Cappelletti, Marcelo. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Facultad de Ingeniería. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; Argentina.2020info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfhttps://rid.unaj.edu.ar/handle/123456789/3642spaAvances en Energías Renovables y Medio Ambiente, 24info:eu-repo/semantics/altIdentifier/eissn/2314-1433info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/portalderevistas.unsa.edu.ar/index.php/averma/article/view/1979info:eu-repo/semantics/openAccessinfo:ar-repo/semantics/accesoabiertohttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/reponame:Repositorio Institucional Digital de Acceso Abiertoinstname:Universidad Nacional Arturo Jauretche2026-10-01T12:51:51Zoai:rid.unaj.edu.ar:123456789/3642instacron:UNAJInstitucionalhttps://rid.unaj.edu.ar/homeUniversidad públicahttps://www.unaj.edu.ar/https://rid.unaj.edu.ar/server/oai/snrdrepositorio@unaj.edu.arArgentinaopendoar:2026-10-01 12:51:51.777Repositorio Institucional Digital de Acceso Abierto - Universidad Nacional Arturo Jauretchefalse |
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La radiación solar es un factor clave en numerosas aplicaciones, tales como sistemas fotovoltaicos o térmicos, en la arquitectura y en la agricultura. Sin embargo, no siempre es posible contar con datos experimentales de radiación solar en los lugares de interés. Por esta razón, anteriormente, una amplia variedad de modelos teóricos han sido desarrollados con el fin de estimar este parámetro. Este trabajo presenta un análisis comparativo de modelos de redes neuronales artificiales para la estimación de la radiación solar global horaria en la localidad de Florencio Varela, provincia de Buenos Aires, a partir de variables meteorológicas de sencilla obtención (temperatura y humedad relativa). Los resultados obtenidos muestran un pobre desempeño de los modelos cuando son entrenados con diferentes condiciones de cielo. Esto se debe fundamentalmente al conjunto limitado de datos utilizado y a la gran dispersión de valores de radiación solar medidos. Por el contrario, cuando se utiliza el índice de claridad Kt, y los modelos son entrenados con datos correspondientes a la condición de cielo despejado (Kt > 0.6), los errores de estimación se reducen significativamente. Estos modelos podrían aplicarse en lugares donde no se dispone de valores de radiación solar medidos. |
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