Short term cloud nowcasting for a solar power plant based on irradiance historical data

  1. Caballero, Rafael
  2. Zarzalejo, Luis F.
  3. Otero, Álvaro
  4. Piñuel, Luis
  5. Wilbert, Stefan
Revista:
Journal of Computer Science and Technology

ISSN: 1666-6038

Año de publicación: 2018

Título del ejemplar: Special Issue JCC&BD 2018; e27

Volumen: 18

Número: 3

Tipo: Artículo

DOI: 10.24215/16666038.18.E21 DIALNET GOOGLE SCHOLAR

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Resumen

Es este trabajo se aborda el problema de la predicción de radiación global sobre superficie horizontal con alta resolución espacial y temporal (5 minutos) a partir de los datos registrados durante un año en la red radiométrica de alta resolución ubicada en la Plataforma Solar de Almería. En particular se muestra un método capaz de predecir el valor de radiación en los siguientes minutos a partir de los valores de los minutos anteriores. El método emplea el tipo de red neuronal recurrente conocido como LSTM, capaz de aprender patrones complejos y predecir el próximo elemento de una serie temporal. Los resultados muestran una mejora apreciable en con respecto a los métodos de predicción empleados habitualmente en el estudio de series temporales.

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