Publicado

2021-10-15

Estimation of global solar radiation using NNARX neural network based on UV index

Palabras clave:


Davis Vantage PRO2, Artificial neural network, Seleccionado:multilayer perceptron, solar radiation model, solar radiation (en)

Autores/as

  • John Barco Jiménez Universidad del Valle https://orcid.org/0000-0002-9152-2132
  • Francisco Eraso Checa Universidad CESMAG
  • Andrés Panoja Universidad de Nariño
  • Eduardo Caicedo Universidad del Valle

Este artículo presenta un modelo de estimación de radiación solar basado en una red neuronal autorregresiva artificial con entrada exógena - NNARX que utiliza medidas de índice UV, temperatura y humedad relativa como entradas. Los datos de índice UV, temperatura y humedad se recopilaron utilizando un sensor UV 6490 incorporado a la estación meteorológica Davis Vantage PRO2. El proceso de aprendizaje de NNARX utiliza el método de regularización bayesiano, que ajusta los pesos del perceptrón multicapa para disminuir el error entre la salida de la red y la entrada de datos correspondiente a la radiación solar. Además, se utilizó un conjunto de datos de entrenamiento compuesto por 213,019 datos por variable. Esta información fue recolectada de 2013 a 2017 en Pasto - Colombia. Para verificar la eficacia del modelo, la predicción de la radiación solar obtenida con NNARX se comparó con los datos de radiación solar de 2018 registrados por el piranómetro de la estación Davis 6450. Se observó un coeficiente de determinante (R ^ 2) de 0.9697, un RMSE igual a 54.32 y un MAE de 18.06 w / m ^ 2. En conclusión, la estimación del modelo es confiable para usarse para medir la radiación indirectamente.

The full text can be consulted at: https://doi.org/10.14483/22487638.18638

This article presents a solar radiation estimation model based on artificial Neural Network Autoregressive with Exogenous Input - NNARX which uses measurements of UV index, temperature, and relative humidity as inputs. The UV index, temperature and humidity data were collected using a 6490 UV sensor incorporated to the Davis Vantage PRO2 meteorological station. The NNARX learning process uses the Bayesian Regularization Method, which adjusts the multilayer perceptron weights to decrease the error between the network output and the data input corresponding to the solar radiation. In addition, a training data set composed of 213,019 data per variable was used. This information was collected from 2013 to 2017 in Pasto - Colombia. To verify the model efficacy, the prediction of solar radiation obtained with NNARX was compared with the 2018 solar radiation data recorded by the Davis station 6450 pyranometer.  A coefficient of determinant (R^2) of 0.9697, a RMSE equal to 54.32 and a MAE of 18.06 w/m^2 were observed. In conclusion, the model estimation is reliable to be used to measure radiation indirectly.

The full text can be consulted at: https://doi.org/10.14483/22487638.18638

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Cómo citar

APA

Barco Jiménez, J., Eraso Checa, F. ., Panoja, A. . y Caicedo, E. . (2023). Estimation of global solar radiation using NNARX neural network based on UV index. Simposio Internacional sobre la Calidad de la Energía Eléctrica - SICEL, 10. https://revistas.unal.edu.co/index.php/SICEL/article/view/97106

ACM

[1]
Barco Jiménez, J., Eraso Checa, F. , Panoja, A. y Caicedo, E. 2023. Estimation of global solar radiation using NNARX neural network based on UV index. Simposio Internacional sobre la Calidad de la Energía Eléctrica - SICEL. 10, (mar. 2023).

ACS

(1)
Barco Jiménez, J.; Eraso Checa, F. .; Panoja, A. .; Caicedo, E. . Estimation of global solar radiation using NNARX neural network based on UV index. SICEL 2023, 10.

ABNT

BARCO JIMÉNEZ, J.; ERASO CHECA, F. .; PANOJA, A. .; CAICEDO, E. . Estimation of global solar radiation using NNARX neural network based on UV index. Simposio Internacional sobre la Calidad de la Energía Eléctrica - SICEL, [S. l.], v. 10, 2023. Disponível em: https://revistas.unal.edu.co/index.php/SICEL/article/view/97106. Acesso em: 16 feb. 2025.

Chicago

Barco Jiménez, John, Francisco Eraso Checa, Andrés Panoja, y Eduardo Caicedo. 2023. «Estimation of global solar radiation using NNARX neural network based on UV index». Simposio Internacional Sobre La Calidad De La Energía Eléctrica - SICEL 10 (marzo). https://revistas.unal.edu.co/index.php/SICEL/article/view/97106.

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Barco Jiménez, J., Eraso Checa, F. ., Panoja, A. . y Caicedo, E. . (2023) «Estimation of global solar radiation using NNARX neural network based on UV index», Simposio Internacional sobre la Calidad de la Energía Eléctrica - SICEL, 10. Disponible en: https://revistas.unal.edu.co/index.php/SICEL/article/view/97106 (Accedido: 16 febrero 2025).

IEEE

[1]
J. Barco Jiménez, F. . Eraso Checa, A. . Panoja, y E. . Caicedo, «Estimation of global solar radiation using NNARX neural network based on UV index», SICEL, vol. 10, mar. 2023.

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Barco Jiménez, J., F. . Eraso Checa, A. . Panoja, y E. . Caicedo. «Estimation of global solar radiation using NNARX neural network based on UV index». Simposio Internacional sobre la Calidad de la Energía Eléctrica - SICEL, vol. 10, marzo de 2023, https://revistas.unal.edu.co/index.php/SICEL/article/view/97106.

Turabian

Barco Jiménez, John, Francisco Eraso Checa, Andrés Panoja, y Eduardo Caicedo. «Estimation of global solar radiation using NNARX neural network based on UV index». Simposio Internacional sobre la Calidad de la Energía Eléctrica - SICEL 10 (marzo 21, 2023). Accedido febrero 16, 2025. https://revistas.unal.edu.co/index.php/SICEL/article/view/97106.

Vancouver

1.
Barco Jiménez J, Eraso Checa F, Panoja A, Caicedo E. Estimation of global solar radiation using NNARX neural network based on UV index. SICEL [Internet]. 21 de marzo de 2023 [citado 16 de febrero de 2025];10. Disponible en: https://revistas.unal.edu.co/index.php/SICEL/article/view/97106

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