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http://hdl.handle.net/10174/23661
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Title: | Recontrução de séries de dados de irradiação solar por processos de Markov |
Authors: | Alvarez, Frederico Steinmetz |
Advisors: | Canhoto, Paulo Manuel Ferrão Reis, António Heitor da Silva |
Issue Date: | 17-Oct-2018 |
Publisher: | Universidade de Évora |
Abstract: | Este trabalho apresenta uma técnica de reconstrução de séries de dados de irradiação
solar global no plano horizontal com o uso de Processos de Markov e indexação dos níveis de
irradiação com o algoritmo Google™PageRank™.
Foram utilizados dados de estações meteorológicas automáticas fornecidos pelo Instituto
Nacional de Meteorologia (INMET) localizadas no estado brasileiro de Santa Catarina para o
período 2008-2016.
Falhas sintéticas foram geradas para aplicar e avaliar o método proposto no presente
trabalho. Os resultados foram avaliados através de um índice de performance global baseado
em vários indicadores estatísticos.
Os parâmetros do modelo foram variados e feita uma análise para diferentes escalas de
tempo. Os melhores ajustes foram obtidos com 5 a 10 classes de irradiação e coeficientes de
amortização do algoritmo Google PageRank entre 0,85 e 0,95 para uma análise de base diária; Abstract:
Reconstruction of Solar Irradiance Data Series by Markov’s Processes
This work presents a technique for the reconstruction of global solar irradiation data series
on the horizontal plane with the use of Markov’s Processes and irradiation level indexation
with the Google™PageRank™algorithm.
Data series from automatic meteorological stations of the National Institute of Meteorology
(INMET) in the Brazilian state of Santa Catarina were used for the period 2008-2016.
Synthetic gaps were generated to apply and evaluate the method proposed in the present
work. The results were evaluated by a global performance index based on several statistical
indicators.
The parameters of the model were varied and an analyses for different time scales was
carried out. The best adjustments were obtained with 5 to 10 irradiation classes and
Google™PageRank™algorithm amortization coefficients between 0.85 and 0.95 for a daily
basis analysis. |
URI: | http://hdl.handle.net/10174/23661 |
Type: | masterThesis |
Appears in Collections: | BIB - Formação Avançada - Teses de Mestrado
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