RESULTADOS PRELIMINARES DE PREVISÃO DE IRRADIAÇÃO SOLAR DE CURTO PRAZO ATRAVÉS DA COMBINAÇÃO DE PROCESSAMENTO DE IMAGENS COM ALGORITMOS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA - Pinto Marinho, Felipe; Costa Rocha , Paulo Alexandre; Vieira da Silva, Maria Eugênia; Pontes Lima, Ricardo José; Pompeu de Amorim Neto, Juarez (Revista Brasileira de Energia Solar, 2022)
Previsões de irradiação solar global de curto prazo no horizonte de previsão de 30 minutos a posteriori foram obtidas por meio da aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina em conjuntos de dados constituídos por sinais coletados por sensores de resistência dependente da luz e descritores estatísticos (média, desvio padrão e entropia de Shannon) extraídos de imagens do céu capturadas por uma câmera. A integração de tais sensores é feita por meio do Raspberry Pi 3, um computador que tem o tamanho de um cartão usado principalmente em projetos de programação, robótica e em iniciativas em geral com software e hardware livre. Desta forma, foi possível avaliar se a adição de preditores obtidos de imagens do céu proporcionam melhorias no desempenho dos modelos de aprendizagem de máquina utilizados, a saber: Árvore de decisão com um procedimento de Bagging, Florestas Aleatórias e K-Vizinhos Mais Próximos. Além disso, também foi avaliado se o uso dos filtros de suavização da mediana e o de aguçamento do laplaciano da gaussiana nas imagens ocasiona melhoras no desempenho relativo ao caso em que se obtém os descritores estatísticos das imagens sem a aplicação de nenhum filtro. A acurácia dos métodos é determinada pelo cálculo das métricas de erro Erro Médio Absoluto, Raiz do Erro Quadrático Médio, Raiz do Erro Quadrático Médio Relativo e a Habilidade de Previsão. A média aritmética da Raiz do Erro Quadrático Médio para os modelos quando se considerou como atributos apenas o valores fornecidos pelos sensores de luminosidade foi de 165,49 W/m², já para o caso em que se adiciona informações das imagens não filtradas obteve-se 154,01 W/m², para o caso de se adicionar informações de imagens filtradas pelo filtro da mediana teve-se um valor de 153,69 W/m², por fim, para o outro filtro obteve-se 162,24 W/m².