Análise Comparativa de Modelos para Previsão de Irradiação Solar
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Data de Publicação: | 2022 |
Outros Autores: | , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada |
Texto Completo: | http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/2208 |
Resumo: | This article presents a comparative analysis of solar irradiation prediction models with the objectives of evaluating the main parameters that influence solar energy generation and measuring the efficiency in predicting solar energy generated given a specific location. From data extracted from public databases, they were transformed into time series and applied data mining techniques to identify the relevant attributes and train the forecast models. The models, once trained, were compared using metrics such as RMSE (root mean square of errors) to assess the efficiency and applicability for the prediction. |
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Análise Comparativa de Modelos para Previsão de Irradiação SolarThis article presents a comparative analysis of solar irradiation prediction models with the objectives of evaluating the main parameters that influence solar energy generation and measuring the efficiency in predicting solar energy generated given a specific location. From data extracted from public databases, they were transformed into time series and applied data mining techniques to identify the relevant attributes and train the forecast models. The models, once trained, were compared using metrics such as RMSE (root mean square of errors) to assess the efficiency and applicability for the prediction.Esse artigo apresenta uma análise comparativa de modelos de previsão de irradiação solar com os objetivos de avaliar os principais parâmetros que influenciam na geração de energia solar e medir a eficiência na previsão de energia solar gerada dada uma localização específica. A partir de dados extraídos de bases de dados públicas, foram transformados em séries temporais e realizado a aplicação técnicas de mineração de dados para identificar os atributos relevantes e treinar os modelos de previsão. Os modelos uma vez treinados, foram comparados utilizando métricas como RMSE (raiz quadrática média dos erros) para avaliar a eficiência e aplicabilidade para a previsão.Escola Politécnica de Pernambuco2022-07-15info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAvaliado pelos paresapplication/pdftext/htmlhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/220810.25286/repa.v7i2.2208Journal of Engineering and Applied Research; Vol 7 No 2 (2022): Edição Especial em Inteligência Artificial; 23-31Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada; v. 7 n. 2 (2022): Edição Especial em Inteligência Artificial; 23-312525-425110.25286/repa.v7i2reponame:Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicadainstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEporhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/2208/815http://revistas.poli.br/index.php/repa/article/view/2208/816-Copyright (c) 2022 Thaise dos Santos Tenório, Alexandre Maciel, Caroline Medeiros, Eduardo Castilho, Júlio Galvão, Thiago Andradehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessMaciel, AlexandreMedeiros, CarolineCastilho, EduardoGalvão, JúlioAndrade, Thiago2022-07-17T20:06:52Zoai:ojs.poli.br:article/2208Revistahttp://revistas.poli.br/index.php/repaONGhttp://revistas.poli.br/index.php/repa/oai||repa@poli.br2525-42512525-4251opendoar:2022-07-17T20:06:52Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false |
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