Modelos de Predicción de Radiación Solar y Temperatura Ambiente mediante Redes Neuronales Recurrentes

Manuel Cuesta; Jessica Constante; Diego Jijón

doi:10.37116/revistaenergia.v19.n2.2023.552

Modelos de Predicción de Radiación Solar y Temperatura Ambiente mediante Redes Neuronales Recurrentes

Forecasting Models of Solar Radiation and Air Temperature through Recurrent Neural Network

Publicado 2023-01-20

https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v19.n2.2023.552

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Número

Vol. 19 Núm. 2 (2023): Revista Técnica "energía", Edición No. 19, ISSUE II

Sección

EFICIENCIA ENERGÉTICA

Cómo citar

Modelos de Predicción de Radiación Solar y Temperatura Ambiente mediante Redes Neuronales Recurrentes. (2023). Revista Técnica "energía", 19(2), PP. 81-89. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v19.n2.2023.552

DOI

https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v19.n2.2023.552

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Modelos de Predicción de Radiación Solar y Temperatura Ambiente mediante Redes Neuronales Recurrentes. (2023). Revista Técnica "energía", 19(2), PP. 81-89. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v19.n2.2023.552

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Manuel Cuesta

Instituto de Investigación Geológico y Energético

https://orcid.org/0000-0001-8525-1949

Jessica Constante

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https://orcid.org/0000-0003-2123-8432

Diego Jijón

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https://orcid.org/0000-0001-7013-423X

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Predicción

Redes neuronales recurrentes

Función de aprendizaje

Inteligencia artificial

El objetivo de este estudio es comparar dos arquitecturas de redes neuronales recurrentes de Elman y Jordan (RNRE y RNRJ), enfocadas en predicción de dos días de radiación solar y temperatura ambiente. Las entradas del modelo de predicción son variables meteorológicas como velocidad del viento, presión atmosférica, humedad relativa y precipitación. El Instituto de Investigación Geológico y Energético proveyó los datos de tres estaciones meteorológicas situadas en las Provincias de Pichincha y Tungurahua para las etapas de entrenamiento, validación y predicción de las redes. Cada red se entrenó con tres funciones de aprendizaje, retropropagación, retropropagación de momento y retropropagación resiliente. Los resultados muestran los parámetros estadísticos de correlación de Pearson, error cuadrático medio y el comportamiento de la predicción sobre gráficas de temperatura del aire y radiación solar, de acuerdo a los modelos de RNRE y RNRJ. Este trabajo presenta coeficientes de correlación superiores a 0,9 en la etapa de validación. En la etapa de predicción, el coeficiente de correlación es superior a 0,8 y el error cuadrático medio muestra valores inferiores a 0,02 kW de radiación solar y 2 ºC de temperatura ambiente.

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