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Tipo: Artigo de Evento
Título : Estimação da irradiação solar média diária no município de Fortaleza através de redes neurais artificiais
Título en inglés: Daily average solar irradiation forecast in Fortaleza using artificial neural networks.
Autor : Dias, Samuel Vieira
Carvalho, Paulo Cesar Marques de
Ramalho, Geraldo Luis Bezerra
Borges Neto, Manuel Rangel
Moreira, André Pimentel
Palabras clave : Irradiação solar;Estimação;Redes neurais;Solar irradiation;Forecast;Neural networks
Fecha de publicación : 2008
Citación : DIAS, Samuel Vieira; CARVALHO, Paulo Cesar Marques de; RAMALHO, Geraldo Luis Bezerra; BORGES NETO, Manuel Rangel; MOREIRA, André Pimentel. Estimação da irradiação solar média diária no município de Fortaleza através de redes neurais artificiais. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENERGIA SOLAR, 2.; CONFERÊNCIA REGIONAL LATINO-AMERICANA DA ISES, 3., 2008, Florianópolis. Anais [...]. Florianópolis, 2008.
Resumen en portugués brasileño: O presente artigo objetiva fazer um estudo sobre redes neurais artificiais e aplicações destas redes na área de energia solar; adicionalmente o artigo visa implementar um modelo de rede neural que viabilize, entre outras possibilidades, estimar a intensidade de radiação solar que atinge uma superfície horizontal. Com base em dados dos meses de junho de 2003 a maio de 2004 em Fortaleza, foi possível fazer o treinamento da rede neural e estimar o valor de irradiação no período de outubro de 2004 a abril de 2005. Os valores estimados pela rede, no referido período, apresentaram um erro quadrático de 0,0669 kWh/m²
Abstract: The present paper aims to make a study about artificial neural networks and the applications in the solar energy sector; additional to that, the paper aims to generate a neural network model that can make a prognosis of the solar irradiation on a horizontal surface. Based on data collected in the period of June 2003 – May 2004 in Fortaleza, it was possible to train the neural network and estimate the irradiation in the period October 2004 – April 2005. The values estimated by the neural network in the mentioned period showed an square error of the 0,0669 kWh/m²
URI : http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/73087
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