Desing and optimization of artificial neural network models for solar resource assessment

Resumen

El objetivo de la tesis es desarrollar varios modelos basados en redes neuronales artificiales para evaluar el recurso solar a nivel diario y horario, generando estimaciones fiables de GHI y de DNI en zonas geográficas extensas. Como variables de entrada se utilizan imágenes de satélite y productos globales de reanálisis, que cubren todo el globo o áreas geográficas muy extensas. Los dos primeros modelos generan estimaciones diarias de GHI. El primero utiliza como variables de entrada datos de los reanálisis ERA-Interim del ECMWF. El segundo modelo utiliza imágenes del satélite Meteosat 9, que tienen una mayor resolución espacial y temporal. Los otros dos modelos son ensambles de redes neuronales optimizadas para generar estimaciones horarias de GHI y DNI respectivamente, a partir de los 11 canales espectrales del satélite Meteosat 9. Ambos modelos han sido evaluados en una región muy extensa (casi toda Europa y parte de África y Oriente Medio).