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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m16c.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP8W/3D7KBF8
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m18/2012/12.14.13.40   (acesso restrito)
Última Atualização2012:12.14.13.40.23 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m18/2012/12.14.13.40.23
Última Atualização dos Metadados2020:05.19.14.24.04 (UTC) administrator
Chave SecundáriaINPE--PRE/
ISSN2218-6026
2304-3679
Chave de CitaçãoMartinsPereGuar:2012:SoRaFo
TítuloSolar radiation forecast using artificial neural networks
ProjetoFINEP (project 22.01.0569.00); PETROBRAS/CENPES (project 0050.0019.104.06.2); CNPq (grants 151700/2005-2, 141844/2006-0, 132148/2004-8, 555764/2010-9).
Ano2012
MêsDec.
Data de Acesso18 maio 2024
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho559 KiB
2. Contextualização
Autor1 Martins, Fernando Ramos
2 Pereira, Enio Bueno
3 Guarnieri, Ricardo André
Identificador de Curriculo1
2 8JMKD3MGP5W/3C9JH2E
Grupo1 SCE-CST-INPE-MCTI-GOV-BR
2 CST-CST-INPE-MCTI-GOV-BR
Afiliação1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE/CPTEC)
2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE/CPTEC)
3 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE/CPTEC)
Endereço de e-Mail do Autor1 fernando.martins@inpe.br
RevistaInternational Journal of Energy Science
Volume2
Número6
Páginas217-227
AvançoePrint update
Histórico (UTC)2012-12-14 13:43:09 :: deicy -> administrator :: 2012
2020-05-19 14:24:04 :: administrator -> simone :: 2012
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-Chavesolar nergy forecast
short-term forecast
artificial neural network
energy meteorology
ResumoThe fast increase in importance of the solar energy resource as viable and promising source of renewable energy has boosted research in methods to evaluate the short-term forecasts of the solar energy resource. There is an increase on demand from the energy sector for accurate short-term forecasts of solar energy resources in order to support the planning and management of the electricity generation and distribution systems. The Eta model is the mesoscale model running at CPTEC/INPE for weather forecasts and climate studies. It provides outputs for solar radiation flux at the surface, but these solar radiation forecasts are greatly overestimated. In order to achieve more reliable information, Artificial Neural Networks (ANN) were used to refine short-term forecast for the downward solar radiation flux at the surfaceprovided by Eta/CPTEC model. Ground measurements of downward solar radiation flux acquired in two SONDA sites located in Southern region of Brazil (Florianópolis and São Martinho da Serra) were used for ANN training and validation. The short-term forecasts produced by ANN have presented higher correlation coefficients and lower deviations. The ANN removed the bias observed in solar radiation forecasts provided by Eta/CPTEC model. The skill improvement in RMSE was higher than 30%when ANN was used to provide short-term forecasts of solar radiation at the surface in both measurement sites.
ÁreaMET
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COCST > Solar radiation forecast...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 14/12/2012 11:40 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo AlvoSolar Radiation Forecast Using Artificial Neural Networks.pdf
Grupo de Usuáriosadministrator
deicy
Grupo de Leitoresadministrator
deicy
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Edição Anteriorsid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/07.22.19.39
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/3F3T29H
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2013/10.19.20.40 2
sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.21 1
DivulgaçãoWEBSCI; PORTALCAPES.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m18@80/2008/03.17.15.17
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel doi e-mailaddress format isbn label lineage mark mirrorrepository nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previouslowerunit rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype typeofwork url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
atualizar 


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