Desenvolvimento de rede neural artificial para estimativa da radiação solar global incidente em Santos-SP

Abstract

A Energia solar é um recurso energético renovável que vem sendo cada vez mais aproveitado mundialmente devido aos seus benefícios socioambientais e econômicos. No Brasil, o aproveitamento desse recurso apresenta tendências de crescimento, uma vez que esse país tem grande potencial para atender as necessidades energéticas com a implantação de tecnologias de aproveitamento térmico e fotovoltaico da energia solar. Em contrapartida, para tornar isso uma realidade, é necessário o desenvolvimento de métodos para estimativa da quantidade de radiação incidente na superfície terrestre, o que nem sempre é possível devido à ausência de dados com confiabilidade satisfatória. O objetivo desse trabalho é, portanto, estimar a quantidade de radiação solar incidente na cidade de Santos, utilizando um modelo estatístico baseado na ferramenta de Rede Neural Artificial. Para o desenvolvimento do código numérico foi utilizado a biblioteca nnet que acompanha o pacote estatístico R. Dados meteorológicos coletados na estação de Moela, operada pelo INMET no litoral Sul do estado de São Paulo, foram utilizados para desenvolver e testar a rede neural. Os resultados demonstraram a validade da metodologia para estimar o potencial solar de uma região.