Desing and optimization of artificial neural network models for solar resource assessment

  1. Linares Rodríguez, Álvaro
Dirigida por:
  1. José Antonio Ruiz Arias Director/a
  2. Joaquín Tovar Pescador Director

Universidad de defensa: Universidad de Jaén

Fecha de defensa: 07 de julio de 2015

Tribunal:
  1. Francisco José Olmo Reyes Presidente
  2. Leocadio Hontoria García Secretario/a
  3. Inés María Galván León Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 395989 DIALNET lock_openRUJA editor

Resumen

El objetivo de la tesis es desarrollar varios modelos basados en redes neuronales artificiales para evaluar el recurso solar a nivel diario y horario, generando estimaciones fiables de GHI y de DNI en zonas geográficas extensas. Como variables de entrada se utilizan imágenes de satélite y productos globales de reanálisis, que cubren todo el globo o áreas geográficas muy extensas. Los dos primeros modelos generan estimaciones diarias de GHI. El primero utiliza como variables de entrada datos de los reanálisis ERA-Interim del ECMWF. El segundo modelo utiliza imágenes del satélite Meteosat 9, que tienen una mayor resolución espacial y temporal. Los otros dos modelos son ensambles de redes neuronales optimizadas para generar estimaciones horarias de GHI y DNI respectivamente, a partir de los 11 canales espectrales del satélite Meteosat 9. Ambos modelos han sido evaluados en una región muy extensa (casi toda Europa y parte de África y Oriente Medio).