Predicción de la radiación solar mediante el uso de una red neuronal convolucional

González García, Daniel (2020). Predicción de la radiación solar mediante el uso de una red neuronal convolucional. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Description

Title: Predicción de la radiación solar mediante el uso de una red neuronal convolucional
Author/s:
  • González García, Daniel
Contributor/s:
  • García Dopico, Antonio
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería Informática
Date: January 2020
Subjects:
Freetext Keywords: Redes neuronales; Fully connected; Convolucional; Irradiación solar; Neural networks; Solar irradiance
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Arquitectura y Tecnología de Sistemas Informáticos
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El objetivo de este estudio es predecir la irradiación solar en base a unos datos previos de irradiación. Con esta predicción, es posible calcular con anticipación la energía generada por un panel fotovoltaico, optimizando así la gestión de la electricidad para todas las instalaciones que la utilizan. En este trabajo se emplearán redes neuronales artificiales para realizar esta predicción. Se iniciarán las predicciones utilizando redes simples Fully Connected para estudiar el comportamiento de estos datos en estas redes. Luego se explorará la variante de redes neuronales convolucionales, que aprovecha la información espacial para reconocer patrones en una imagen formada por valores de irradiación. Se pondrá especial atención en el desempeño de estas redes para valorar si son una opción válida para realizar esta predicción, y se explorarán mejoras futuras para los desarrollos iniciados por este trabajo.---ABSTRACT---The goal of this study is the prediction of solar irradiance based on previous irradiance data. With this prediction, it’s possible to forecast the energy generated by a photovoltaic panel, thus optimizing the electricity management for all installations powered by it. In this work we will use artificial neural networks to make this forecasting. The first predictions will be carried out using simple Fully Connected networks in order to study the behaviour of this data inside simple networks. Afterwards, we will explore the variety of convolutional neural networks, which exploit special information to recognize patterns in an image consisting of irradiance values. Special attention will be given to the performance of these networks to acknowledge whether they are a valid option for performing the prediction, and future improvements will be explored for the developments produced in this work.

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Item ID: 58127
DC Identifier: http://oa.upm.es/58127/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:58127
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 21 Feb 2020 08:28
Last Modified: 21 Feb 2020 08:28
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