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dc.contributor.advisorAntunes, Fernando Luiz Marcelo-
dc.contributor.authorPontes, Joel Kalil da Silva-
dc.date.accessioned2025-05-27T15:00:49Z-
dc.date.available2025-05-27T15:00:49Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationPONTES, Joel Kalil da Silva. Calibração de dados satelitais de irradiação solar com base em medições in situ: uma abordagem de regressão linear e clusterização de GHI e DIF. 2025. 125 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2025.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufc.br/handle/riufc/81071-
dc.description.abstractThis paper presents a methodology for the calibration of solar irradiance data from satellites, using in situ measurements as a reference. The study proposes an innovative approach that combines linear regression models with clustering techniques to adjust the Global Horizontal Irradiance (GHI) and Diffuse Irradiance (DIF) components. Initially, the data are subjected to rigorous pre-processing, which includes the removal of missing and negative values, in addition to the correction of inconsistencies, ensuring the quality of the basis used for modeling. Then, statistical models are developed that correlate the field measurements with the satellite estimates, segmenting the data according to the solar zenith angle to capture specific behaviors in different conditions. The results show significant gains in the accuracy of the estimates, demonstrating that the integration of in situ measurements with satellite data can reduce the biases inherent in the estimates and increase the reliability for applications in photovoltaic system sizing and climate studies. It is concluded that the proposed approach is robust, viable in different geographic and atmospheric scenarios, and contributes significantly to the improvement of solar irradiation estimates.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleCalibração de dados satelitais de irradiação solar com base em medições in situ: uma abordagem de regressão linear e clusterização de GHI e DIFpt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.contributor.co-advisorEl Kattel, Menaouar Berrehil-
dc.description.abstract-ptbrEste TCC apresenta uma metodologia para a calibração de dados de irradiação solar provenientes de satélite, utilizando medições in situ como referência. O estudo propõe uma abordagem inovadora que combina modelos de regressão linear com técnicas de clusterização para ajustar as componentes de Irradiância Global Horizontal (GHI) e Irradiância Difusa (DIF). Inicialmente, os dados são submetidos a um rigoroso pré-processamento, que inclui a remoção de valores ausentes e negativos, além da correção de inconsistências, garantindo a qualidade da base utilizada para a modelagem. Em seguida, são desenvolvidos modelos estatísticos que correlacionam as medições de campo com as estimativas de satélite, segmentando os dados em função do ângulo zenital solar para capturar comportamentos específicos em diferentes condições. Os resultados evidenciam ganhos significativos na precisão das estimativas, demonstrando que a integração de medições in situ com dados satelitais pode reduzir os vieses inerentes às estimativas e aumentar a confiabilidade para aplicações em dimensionamento de sistemas fotovoltaicos e estudos climáticos. Conclui-se que a abordagem proposta é robusta, viável em diferentes cenários geográficos e atmosféricos, e contribui de forma relevante para o aprimoramento das estimativas de irradiação solar.pt_BR
dc.subject.ptbrIrradiação Solarpt_BR
dc.subject.ptbrCalibração de dadospt_BR
dc.subject.ptbrRegressão linearpt_BR
dc.subject.ptbrClusterizaçãopt_BR
dc.subject.enSolar irradiationpt_BR
dc.subject.enClusteringpt_BR
dc.subject.enLinear regressionpt_BR
dc.subject.enData calibrationpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApt_BR
local.author.orcidhttps://orcid.org/0009-0006-1183-1637pt_BR
local.author.latteshttp://lattes.cnpq.br/4995148039628479pt_BR
local.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-0564-4564pt_BR
local.advisor.latteshttp://lattes.cnpq.br/3429770707790925pt_BR
local.co-advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2133-9391pt_BR
local.co-advisor.latteshttp://lattes.cnpq.br/8783500978890495pt_BR
local.date.available2025-05-27-
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