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Type:	Artigo de Evento
Title:	Previsão de irradiação solar para um dia a posteriori usando a transformada Wavelet Haar para obtenção de atributos
Authors:	Marinho, Felipe Pinto Brasil, Juliana Silva Rocha, Paulo Alexandre Costa Silva, Maria Eugênia Vieira da Amorim Neto, Juarez Pompeu de
Keywords:	Energia solar;Aprendizagem de máquina;Transformada de Haar
Issue Date:	2020
Citation:	MARINHO, Felipe Pinto; BRASIL, Juliana Silva; ROCHA, Paulo Alexandre Costa; SILVA, Maria Eugênia Vieira da; AMORIM NETO, Juarez Pompeu de. Previsão de irradiação solar para um dia a posteriori usando a transformada Wavelet Haar para obtenção de atributos. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENERGIA SOLAR, VIII, 01 a 05 jun. 2020, Fortaleza, Ceará, Brasil. Anais[...] Fortaleza, Ceará, 2020. Tema: “Radiação Solar - Recursos Solares e Meteorologia da Radiação Solar”
Abstract in Brazilian Portuguese:	Neste trabalho, realizou-se a previsão deirradiação solar global para um horizonte de um dia a posteriori por meio da utilização de dois modelos de aprendizagem de máquina, a saber: Máquina de Aprendizagem Mínima e Regressão por Vetor Suporte. Estes algoritmos foram aplicados em dois conjuntos de dados.Umdelesé constituídode atributos formados por variáveis exógenas (insolação, temperatura do ar, precipitação, etc), variáveis endógenas (dados históricos de irradiação solar) e variáveis temporais (ano, mês e dia da medição). O outro conjunto de dados consiste de preditores que sãocoeficienteswaveletsobtidos por meio da aplicação da transfomadawavelet Haarà uma série histórica de irradiação solarformadapelos valores de irradiação solar de 15 dias anteriores em conjunto com o valor de irradiação do dia atual.Para o primeiro caso formou-se um conjunto com 44 atributos e 3254 observações, no segundo se teve um conjunto com 16 atributos e 3254 observações. A média da raiz do erro quadráticomédio obtida pela aplicação dos modelos no primeiro conjunto de dados foi de41,04W/m²com uma habilidade de previsão média de 9,62%, já para o segundo caso a média da raiz do erro quadráticomédio foi de 44,15W/m²com uma habilidade de previsão média de 2,78%. Desta forma, percebe-se que utilizando apenas os coeficientes wavelets como preditoresparaos modelos considerados, chegou-se a uma acurácia deprevisão comparável ao caso em que se considera o conjunto com variáveis exógenas, endógenas e temporais. Ressaltando que o uso desta decomposição traz os benefíciosde se teruma redução no número de preditores, bem como o uso de apenas variáveis endógenas o que reduz o custo relacionado à aquisição dos demais atributos
URI:	http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/57057
ISBN:	978-65-993338-0-4
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