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dc.contributor.advisorEscobedo, João Francisco
dc.contributor.authorBassetto, Edson Luis
dc.date.accessioned2019-01-30T18:21:14Z
dc.date.available2019-01-30T18:21:14Z
dc.date.issued2018-12-12
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11449/180606
dc.description.abstractNeste trabalho são desenvolvidos modelos de estimativa para fração difusa da radiação global (Kd) nas partições horárias e diária: o Modelo Estatístico (ME) clássico e com Técnicas de Aprendizado de Máquina (TAM). Estas técnicas são do tipo Redes Neurais Artificiais (RNA), Sistema Adaptativo de Inferência Neuro Fuzzy (ANFIS) e Máquina de Vetores de Suporte (SVM). O modelo ME utiliza como referência somente a transmissividade atmosférica (KT) e as TAM um conjunto de combinações de oito variáveis astronômicas, geográficas e meteorológicas. Na elaboração dos modelos ME e TAM foram utilizadas uma base de dados de sete anos (2000-2006) de medidas obtidas na Estação Meteorológica e de Radiometria Solar de Botucatu/SP. Para validação dos modelos ME e TAM foram elaboradas, a partir das medidas obtidas, duas bases anuais denominadas de Ano Típico (AT) e Ano Atípico (AAT). No Capítulo 1 foram desenvolvidos os modelos na partição horária com ME, com as RNA do tipo: Percepton Multicamadas (MLP), Função de Base Radial (RBF) e Regressão Generalizada (GRNN), e a ANFIS. No Capítulo 2 foram desenvolvidos os modelos na partição diária com o ME, a rede MLP, que apresentou os melhores resultados do Capítulo 1 e a SVM. Os indicadores estatísticos mostram que entre as TAM, o melhor desempenho nas partições horária e diária foi obtido com a técnica MLP, com desempenho (RMSE) superior ao modelo ME em aproximadamente 56% na partição horária e 20% na partição diária, nas duas bases de validação na estimativa de (Kd). Os resultados denotam que ao inserir as variáveis de forma progressiva no treinamento das técnicas, a precisão entre os valores estimados e medidos, asseguram um desempenho superior, comparados ao modelo ME o que torna as técnicas uma alternativa para estimativa da fração difusa (Kd) com as condições de treinamento e validação utilizadas neste estudo.pt
dc.description.sponsorshipFundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico do Paraná (FAADCT/PR)
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.subjectRadiação solar difusapt
dc.subjectModelos de estimativapt
dc.subjectTécnicas de Aprendizado de Máquinapt
dc.titleEstimativa da fração difusa da irradiação solar global por meio de técnicas de aprendizado de máquinapt
dc.title.alternativeEstimation of the diffuse fraction of global solar irradiation by means of machine learning techniquespt
dc.typeTese de doutorado
dc.contributor.institutionUniversidade Estadual Paulista (UNESP)
dc.rights.accessRightsAcesso aberto
dc.description.sponsorshipIdFAADCT/PR: CP 18/2015
unesp.graduateProgramAgronomia (Energia na Agricultura) - FCApt
unesp.knowledgeAreaEnergia na agriculturapt
unesp.researchAreaFontes Convencionais e Alternativas de Energia, Desenvolvimento Tecnológico e Políticas Energéticas.pt
unesp.campusUniversidade Estadual Paulista (UNESP), Faculdade de Ciências Agronômicas, Botucatupt
unesp.embargoOnlinept
dc.identifier.aleph000912141
dc.identifier.capes33004064021P7
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