Banca de DEFESA: DIEGO RODRIGUES DE MIRANDA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DIEGO RODRIGUES DE MIRANDA
DATA : 28/02/2023
HORA: 15:00
LOCAL: https://meet.google.com/tbm-jyqd-oxk
TÍTULO:

PROCEDIMENTO DE CLASSIFICAÇÃO E REGRESSÃO APLICADO AO SITE ADAPTATION DA RADIAÇÃO SOLAR

 

PALAVRAS-CHAVES:

site adaptation; classificação não supervisionada; classificação supervisionada; embaralhamento dos dados

 

PÁGINAS: 101
RESUMO:

A estimativa da radiação solar em diferentes localidades durante vários anos é importante para o desenvolvimento de projetos fotovoltaicos e heliotérmicos de grande porte. Nesse contexto, modelos de site adaptation são utilizados para ajustar séries de radiação provenientes de bases de dados históricas. Neste trabalho, modelos estatísticos são aplicados de forma global e local, bem como de forma combinada, para realização do site adaptation na resolução temporal de 15 minutos da irradiância global horizontal (GHI) e da irradiância direta normal (DNI). Quatro estações meteorológicas são utilizadas para testar o site adaptation: duas na Argentina (El Rosal e Salta), uma no Brasil (Petrolina) e uma na Namínia (Gobabeb). As variáveis regressoras são formadas por dados meteorológiocs provenientes da Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) e do European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Nos modelos globais são aplicados modelos regressivos para toda a série temporal, enquanto nos modelos locais, as variáveis regressoras são divididas em grupos de acordo com uma classificação das condições do céu no local. Os subconjuntos locais das séries temporais são definidos utilizando uma classificação não supervisionada para definição das diferentes classes seguidas por uma classificação supervisionada, onde as variáveis regressoras devem aprender o comportamento das classes estabelecidas na etapa anterior. Os dados são divididos em três conjuntos para aplicação dos modelos: calibração, validação e teste. No conjunto de validação, são treinados modelos regressivos de combinação, utilizando todos os modelos globais e locais cujos parâmetros foram inferidos no conjunto de treinamento. Este trabalho também avalia a robustez dos modelos para 62 diferentes divisões dos dados nos três conjuntos citados. Algumas dessas divisões mantém a sequência cronológica das séries temporais enquanto outras fazem o embaralhamento dos timestamps de 15 minutos antes das divisões nos três conjuntos. Os resultados do site adaptation da GHI nas estações de El Rosal e Salta mostram que os modelos de combinação e locais apresentam maior acurácia que os modelos globais e da CAMS, enquanto nas estações de Petrolina e Gobabeb, os resultados de todos os modelos são similares aos da CAMS. É provável que os resultados tenham sido melhores nas estações de El Rosal e Salta, pois as mesmas estão localizadas na borda do campo de visão do satélite METEOSAT, o que pode induzir a mais erros nas séries de radiação estimadas pela CAMS. Já para o site adaptation da DNI nas estações de Petrolina e Gobabeb, os modelos de combinação e locais conseguem maior acurácia que os modelos globais e da CAMS. Os resultados também mostram que modelos aplicados com os dados divididos por embaralhamento dos timestamps de 15 minutos apresentam melhores resultados estatísticos que as divisões que mantém a sequência cronológica das séries temporais.

 

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - Rodrigo Alonso Suárez
Externo à Instituição - Germán Ariel Salazar
Interno - 2314377 - EMMANUEL DAMILANO DUTRA
Externo à Instituição - TSANG ING REN
Notícia cadastrada em: 25/02/2023 18:17
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