Gestión de la estimación de la disponibilidad de energía solar mediante modelos de aprendizaje automático

Resumen

Debido a factores de diversa índole, la energía al llegar a la superficie terrestre puede presentar intermitencia, lo que supone un obstáculo para su aprovechamiento. Motivados por la necesidad de una mayor rentabilidad de la energía solar, principalmente para la producción de energía fotovoltaica. Se realizó una estimación de la disponibilidad de energía solar en una escala de medición corta, para comprender el comportamiento real de la energía solar en la localidad de Pomene. La energía solar se recogió en 2014, durante 12 meses, con un periodo diario y un intervalo de medición de 10 minutos. Utilizando modelos de aprendizaje automático como el bosque aleatorio, el Kriking regresivo y las redes neuronales artificiales, se predijo la energía solar. La gestión energética prevista muestra el predominio del sol pleno con clasificación intermedia y, por supuesto, la potencia de la existencia de energía para su uso. Además, se concluyó que el modelo de bosque aleatorio presenta un menor error de predicción y mejora los modelos APM para un mayor análisis y una mayor eficiencia en la producción de energía.