| 1. Identificação | ||||
| Tipo de Referência | Pôster em Evento (Conference Proceedings) | |||
| Site | mtc-m21b.sid.inpe.br | |||
| Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S | |||
| Identificador | 8JMKD3MGP3W34P/3KNL682 | |||
| Repositório | sid.inpe.br/mtc-m21b/2015/12.08.11.15 | |||
| Última Atualização | 2015:12.08.11.16.21 (UTC) administrator | |||
| Repositório de Metadados | sid.inpe.br/mtc-m21b/2015/12.08.11.15.45 | |||
| Última Atualização dos Metadados | 2018:06.04.02.55.56 (UTC) administrator | |||
| Chave Secundária | INPE--PRE/ | |||
| Chave de Citação | LimaCostMartPere:2015:AvPrRa | |||
| Título | Avaliação da previsão de radiação com base em ferramentas de pós-processamento aplicadas em simulações do modelo de mesoescala WRF  | |||
| Ano | 2015 | |||
| Data de Acesso | 18 maio 2024 | |||
| Tipo Secundário | PRE CI | |||
| Número de Arquivos | 1 | |||
| Tamanho | 1994 KiB | |||
| 2. Contextualização | ||||
| Autor | 1 Lima, Francisco José Lopes de 2 Costa, Rodrigo Santos 3 Martins, Fernando R. 4 Pereira, Enio Bueno | |||
| Identificador de Curriculo | 1 2 3 4 8JMKD3MGP5W/3C9JH2E | |||
| Grupo | 1 CST-CST-INPE-MCTI-GOV-BR 2 CST-CST-INPE-MCTI-GOV-BR 3 4 CST-CST-INPE-MCTI-GOV-BR | |||
| Afiliação | 1 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 2 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) 3 Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) 4 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) | |||
| Endereço de e-Mail do Autor | 1 francisco.lopes@inpe.br 2 rodrigo.costa@inpe.br 3 4 enio.pereira@inpe.br | |||
| Nome do Evento | Simpósio Internacional de Climatologia, 6 (SIC) | |||
| Localização do Evento | Natal, RN | |||
| Data | 13-16 out. | |||
| Título do Livro | Pôsteres | |||
| Histórico (UTC) | 2015-12-08 11:15:45 :: simone -> administrator :: 2018-06-04 02:55:56 :: administrator -> simone :: 2015 | |||
| 3. Conteúdo e estrutura | ||||
| É a matriz ou uma cópia? | é a matriz | |||
| Estágio do Conteúdo | concluido | |||
| Transferível | 1 | |||
| Tipo do Conteúdo | External Contribution | |||
| Tipo de Versão | publisher | |||
| Palavras-Chave | Previsão de radiação solar WRF Redes Neurais Artificiais Regressão Linear Múltipla Solar radiation forecast WRF model Artificial Neural Networks Multiple Linear Regression | |||
| Resumo | A previsão de curto prazo da radiação solar incidente é uma questão importante para as aplicações deste recurso como fonte de energia. O uso de modelos numéricos de mesoescala, combinados com ferramentas estatísticas de pós-processamento podem aumentar a acurácia das simulações de algumas horas ou mesmo de alguns dias. Neste sentido, apresenta-se a avaliação de um sistema de previsão de irradiação solar de curto prazo, com base no modelo meteorológico de mesoescala WRF e em dois métodos estatísticos de pósprocessamento, a fim de melhorar o desempenho das estimativas. Foram avaliados resultados obtidos em simulações do ano de 2009 sobre o Nordeste Brasileiro (NEB) em dois períodos com características climáticas distintas na região, que são Outono e Primavera e, portanto considerando-se o período chuvoso e o período seco na maior parte da mesma. O modelo WRF foi integrado com um domínio externo de resolução horizontal de 15 km, cobrindo toda a região Nordeste, e a partir daí outros três domínios de resolução horizontal de 5 km foram aninhados. Os resultados das simulações foram comparados com dados de 121 estações meteorológicas automáticas do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET), indicando que o modelo WRF superestima a irradiação solar nos dois períodos simulados, mas com menores diferenças no Outono (a hipótese é a maior nebulosidade na região). As técnicas de pósprocessamento estatístico utilizadas foram as Redes Neurais Artificiais (RNA) e Regressão Linear Múltipla (RLM), que permitiram melhorias significativas nos resultados das simulações realizadas, verificados a partir da redução do BIAS e do RMSE. Dentre estas, as RNA's tiveram desempenho superior às RLM's. Estes resultados permitem uma análise da confiabilidade de sistemas similares de previsão de irradiância solar, em termos de sua disponibilidade de curto prazo e da estimativa da produção de energia, indicando algumas melhorias que podem ser avaliadas e consequentemente implementadas no futuro. ABSTRACT: The short-term forecast of solar radiation is an important issue for the applications of this feature as energy source. The use of mesoscale numerical models combined with statistical post-processing tools can increase the accuracy of a few hours or even a few days simulations. In this way, this study presents the evaluation of a short-term prediction of solar irradiation system based on the WRF mesoscale meteorological model with two statistical post-processing technics, in order to improve the estimates performance. It was evaluated simulations from 2009 on the Brazilian Northeast region (NEB), in two periods with different climatic characteristics, which are autumn and spring, and in this way considering the rainy season and the dry season. The WRF model was integrated with an external domain with horizontal resolution of 15 km, covering the entire NEB, and from there other three domains of horizontal resolution of 5 km were nested. The simulations results were compared with data of 121 automatic weather stations of the National Institute of Meteorology (INMET), indicating that the WRF model overestimates the solar irradiation in the two simulated periods, but with minor differences in autumn (the hypothesis is this case is the cloudiness increment in region). The statistical post-processing techniques used were as Artificial Neural Networks (ANN) and Multiple Linear Regression (MLR), which allowed significant improvements in the simulations results, indicated by the reduction of BIAS and RMSE. However, the ANN's outperformed the MLR's. These results allows an analysis of the reliability of similar systems of solar irradiance forecast, in terms of his short term availability and energy production estimates, indicating some improvements that can be evaluated and consequently implemented in the future. | |||
| Área | CST | |||
| Arranjo | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > COCST > Avaliação da previsão... | |||
| Conteúdo da Pasta doc | acessar | |||
| Conteúdo da Pasta source | não têm arquivos | |||
| Conteúdo da Pasta agreement |
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| 4. Condições de acesso e uso | ||||
| URL dos dados | http://mtc-m21b.sid.inpe.br/ibi/8JMKD3MGP3W34P/3KNL682 | |||
| URL dos dados zipados | http://mtc-m21b.sid.inpe.br/zip/8JMKD3MGP3W34P/3KNL682 | |||
| Grupo de Usuários | administrator simone | |||
| Grupo de Leitores | administrator simone | |||
| Visibilidade | shown | |||
| Permissão de Leitura | allow from all | |||
| Permissão de Atualização | não transferida | |||
| 5. Fontes relacionadas | ||||
| Repositório Espelho | urlib.net/www/2011/03.29.20.55 | |||
| Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F3T29H | |||
| Lista de Itens Citando | sid.inpe.br/mtc-m21/2012/07.13.14.45.21 7 sid.inpe.br/bibdigital/2013/10.19.20.40 1 | |||
| Acervo Hospedeiro | sid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20 | |||
| 6. Notas | ||||
| Campos Vazios | archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel dissemination doi e-mailaddress edition editor format isbn issn label language lineage mark nextedition notes numberofvolumes orcid organization pages parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project publisher publisheraddress rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark serieseditor session shorttitle sponsor subject targetfile tertiarymark tertiarytype type url volume | |||
| 7. Controle da descrição | ||||
| e-Mail (login) | simone | |||
| atualizar | ||||