Publication: Modelo de red neuronal profunda para pronóstico de radiación solar
Loading...
Date
2023-09
Authors
Córdova Opazo, Diego Alonso
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
En este trabajo se implementá un modelo de red neuronal recurrente para
pronosticar la radiación en un horizonte de tiempo de 12 horas a futuro. Se implementa
también un modelo estadístico y se hace una comparación con el modelo principal. Se
analizan dos conjuntos de datos chilenos de radiación solar. Se presentará un marco
teórico que resuma las los conocimientos necesarios para solucionar el problema, y las
investigaciones más importantes hasta la fecha en el área.
In this work, a recurrent neural network model will be implemented to forecast radiation over a 12-hour time horizon into the future. A statistical model will also be implemented and a comparison with the main model will be made. Two Chilean solar radiation data sets will be analyzed. A theoretical framework will be constructed to summarize the knowledge needed to solve the problem, and the most important research to date in the area.
In this work, a recurrent neural network model will be implemented to forecast radiation over a 12-hour time horizon into the future. A statistical model will also be implemented and a comparison with the main model will be made. Two Chilean solar radiation data sets will be analyzed. A theoretical framework will be constructed to summarize the knowledge needed to solve the problem, and the most important research to date in the area.
Description
Keywords
Energía solar , Redes neuronales recurrentes , Series de tiempo , Energías renovables , Modelos de pronóstico