Interpolação espacial da irradiação solar diária, mediante redes neurais artificiais, em localidades do Sertão de Pernambuco-Brasil

Abstract

Este trabalho propõe uma alternativa para geração de séries sintéticas da irradiação solar diária, a partir da interpolação espacial usando redes neurais artificiais (RNA). Foram utilizadas variáveis geográficas e meteorológicas, facilmente disponíveis. Os dados foram medidos entre 2000 e 2006 em sete localidades brasileiras de clima tropical semiárido. As estimativas foram realizadas para os meses de março, julho e novembro, correspondentes aos períodos de incidências média, mínima e máxima da irradiação solar na região. Para cada localidade, a série foi estimada a partir do aprendizado fundamentado nas seqüências experimentais referentes às outras seis localidades. As séries calculadas, quando comparadas com as séries experimentais produziram RMSE entre 11 e 25%, dependendo do local. Os valores acumulados da irradiação solar mensal, calculados e experimentais têm desvios máximos de 10%, demonstrando a aptidão do modelo para fornecer dados de entrada para a simulação de sistemas solares a longo prazo. O modelo mostrou-se capaz de reproduzir, de forma satisfatória, o coeficiente de auto correlação de primeira ordem para o mês de maior incidência da irradiação solar (novembro) e de forma decrescente, para os meses de menores incidências.

This study proposes an alternative for generating daily solar irradiation synthetic series, through spatial interpolation by using artificial neural networks (RNN). Geographical and meteorological variables that are easily available were used. The data were measured between 2000 and 2006 in seven Brazilian semi-arid tropical climate localities. The estimations were carried out for the months of March, July, and November, corresponding to the periods of mean, minimum and maximum incidences of solar irradiation in the region. For each locality, the series was estimated from what was learned, based on the experimental sequences with regard to the other six localities. The calculated series, when compared with the experimental series, produced RMSE between 11 and 25%, depending on the local. The accumulated values, calculated and experimental, of monthly solar irradiation have maximum deviations of 10%, that demonstrate the ability of the model to furnish entry data for long term simulation of solar systems. The model showed that it was able to reproduce, in a satisfactory way, the auto correlation coefficient of first order for the month of higher solar irradiation incidence (November) and also for the decreasing form, for the months of lower incidence.