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Predicción de la irradiancia a partir de datos de satélite mediante deep learning

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2017_Segarra_Prediccion_de_la_irradiancia_a_partir_de_datos_de_satelite.pdf (556.5Kb)
Use this link to cite
http://hdl.handle.net/2183/25882
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 España
Except where otherwise noted, this item's license is described as Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 España
Collections
  • Jornadas de Automática (38ª. 2017. Gijón) [144]
Metadata
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Title
Predicción de la irradiancia a partir de datos de satélite mediante deep learning
Author(s)
Pérez Soler, Javier
Segarra-Tamarit, J.
Beltrán, Héctor
Ariño, C.
Alfonso-Gil, J. C.
Attanasio, A.
Pérez, Emilio
Date
2017
Citation
Pérez, J., Segarra-Tamarit, J., Beltrán, H., Ariño, C., Alfonso-Gil, J. C., Attanasio, A., Pérez, E. Predicción de la irradiancia a partir de datos de satélite mediante deep learning. En Actas de las XXXVIII Jornadas de Automática, Gijón, 6-8 de Septiembre de 2017 (pp.582-588). DOI capítulo: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497749.0582 DOI libro: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497749
Versions
http://hdl.handle.net/10651/46834
Abstract
[Resumen] El conocimiento con antelación de la irradiancia solar en la superfície en una ubicación determinada presenta diversas utilidades para las plantas fotovoltaicas, como la participación más ventajosa en el mercado eléctrico o las menores necesidades de almacenamiento para ello. En este trabajo se estudian diferentes alternativas para la estimación de la irradiancia a posteriori y se propone una red neuronal artificial que, utilizando esta estimación, predice la irradiancia solar futura con una hora de antelación.
Keywords
Predicción
Irradiancia solar
Redes neuronales
Deep learning
MSGCPP
MACC-RAD
 
Editor version
https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497749.0582
Rights
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 España
ISBN
978-84-16664-74-0 (UOV)
 
978-84-9749-774-9 (UDC electrónico)
 

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