MODELOS PARA PREDECIR LA RADIACIÓN SOLAR EN CHILE BASADO EN REDES NEURONALES ARTIFICIALES

Abstract

La informacion sobre la Radiacion Solar Global en plano horizontal que incide sobre la supercie no esta disponible para todas las localidades de Chile. Estos datos resultan necesarios para las empresas que trabajan con Energas Renovables y requieren ubicar plantas de paneles solares en distintos puntos del pas con el objetivo de maximizar sus ganancias optimizando el recurso solar. Debido a esto, el presente trabajo de memoria describe la implementacion de tres modelos diferentes usados para predecir de manera diaria la Radiacion Solar Global en plano horizontal para distintas ciudades de Chile. Estos modelos son: Redes Neuronales Articiales (RNA) basadas en condiciones geogracas, RNA basadas en condiciones climaticas y por ultimo el modelo de Socrates Kaplanis. A su vez, las implementaciones de las RNA han sido subdivididas en seis casos segun la distribuci on de los datos utilizados en cada una de las etapas de la RNA. Todos estos casos han sido desarrollados en MATLAB R2013a usando Neural Network Fitting Tool, para realizar luego los analisis correspondientes a cada caso de estudio.