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

Abstract

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.

Keywords

• Predicción
• Redes neuronales recurrentes
• Función de aprendizaje
• Inteligencia artificial