Abstract:
La presente investigación tiene por objeto el diseño e implementación de un modelo software basado en técnicas de inteligencia artificial, para predecir el índice de radiación solar en Riobamba-Ecuador para lo cual se determinó la técnica IA apropiada para la predicción del índice ultravioleta (IUV), siendo las ANN Backpropagation y los SVM las técnicas que ofrecen mayor grado de precisión en la predicción de variables metereólogicas. Los datos se tomaron en base a una investigación previa durante los meses de enero 2012 a enero 2015 desde las 6h00 hasta las 18h30 a intervalos de 5 minutos, la cantidad de radiación UV se mide a través de un Sistema de Adquisición de datos y un detector Ultravioleta que mide los valores del número de índice (VNI) según The National Weather service (NWS) y la Environmental Protection Agency (EPA) propuesto en el 2004. El modelo software de predicción es un modelo local que predice el voltaje y su variación durante el día, se añade un factor de corrección tomando en cuenta el valor constante de la altura a nivel del mar. Los valores de las mediciones son guardados en la web en tiempo real y se puede acceder a través de infosolarespoch.com El pronóstico promedio proporciona el error típico de las predicciones del valor deseado, con las variables de entrada Hora y VNI se aplica el modelo de regresión lineal gaussiano simple que explica el comportamiento del VNI en función de la hora y se realice la estimación en las horas de mediciones definidas (6:00am a 6:30 pm) debido a que los día con o sin nubosidad en un año calendario a partir de las 6:00pm el índice IUV es de 1VNI constante.
