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

Pérez Soler, Javier; Segarra-Tamarit, J.; Beltrán, Héctor; Ariño, C.; Alfonso-Gil, J. C.; Attanasio, A.; Pérez, Emilio

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http://hdl.handle.net/2183/25882

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

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URI: http://hdl.handle.net/2183/25882

DOI: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497749.0582

Publication date

2017

Authors

Pérez Soler, Javier

Segarra-Tamarit, J.

Beltrán, Héctor

Ariño, C.

Alfonso-Gil, J. C.

Attanasio, A.

Pérez, Emilio

Bibliographic 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

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.