Forecasting hourly global solar radiation with an Artificial Neural Network - Ronald Rocha de Jesus; Elias Fernandes de Sousa; Antônio José da Silva Neto (REVISTA CEREUS, 2025)
Muitos estudos têm sido realizados para estimar a radiação solar global, uma vez que a determinação por equipamentos manuais ou automáticos envolve custos elevados. De forma geral, os modelos de previsão da radiação solar têm por finalidade a previsão da radiação solar diária e são desenvolvidos a partir de dados de temperatura. Estudos sobre a radiação solar horária são escassos. A determinação da radiação solar horária pode aumentar a precisão em algumas áreas de pesquisa, como a agricultura de precisão. Além disso, as variações horárias da radiação solar computam intrinsecamente atributos locais que interferem no processo da radiação solar como a topografia, detalhes do relevo e composição atmosférica. O objetivo desse estudo foi desenvolver uma Rede Neural Artificial para a previsão da radiação global horária a partir de dados de temperatura e da radiação solar incidente no topo da atmosfera ao meio dia. Para isso, foram utilizados dados de monitoramento da estação automática do Instituto Nacional de Meteorologia – INMET, localizadas em Campos dos Goytacazes/RJ, às coordenadas 41,35° Longitude O e 21,71° Latitude S. O modelo adotado foi uma Rede Neural Artificial de múltiplas camadas (Multilayer Perceptron). O desempenho do modelo foi avaliado empregando Erro Quadrático Médio, o Erro Médio Absoluto e R².