Site-adaptation
Optimización de datos in situ utilizando técnicas de Machine Learning.
Radiación Solar
La metodología propuesta para realizar el modelo de site-adaptation de radiación solar global se observa en el diagrama de bloques de la Figura 1.
Las entradas son los datos satelitales de Solcast: GHI, DHI, DNI; los datos satelitales de ERA5: Temperatura, Humedad Relativa y presión atmosférica; más la hora. La salida es la radiación solar in situ.
Fig. 1. Metodología propuesta para la optimización de datos in situ de Radiación Solar mediante site-adaptation.
Código de programación:
Velocidad del Viento
La metodología propuesta para realizar el modelo de site-adaptation de la velocidad del viento se observa en el diagrama de bloques de la Figura 2.
Las entradas son los datos satelitales de NSRDB: Velocidad del viento; los datos satelitales de ERA5: Temperatura, Humedad Relativa y presión atmosférica; los datos optimizados de Radiación, más la hora. La salida es la velocidad del viento in situ.
Fig. 2. Metodología propuesta para la optimización de datos in situ de Velocidad del Viento mediante site-adaptation .
Código de programación:
Humedad Relativa
La metodología propuesta para realizar el modelo de site-adaptation para la Humedad Relativa se observa en el diagrama de bloques de la Figura 4.
Las entradas son los datos satelitales de ERA5: Temperatura, Humedad Relativa, punto de rocío y presión atmosférica; los datos optimizados de radiación y velocidad del viento obtenidos en etapas anteriores; más la hora. La salida es la humedad relativa in situ.
Fig. 3. Metodología propuesta para la optimización de datos in situ de Humedad Relativa mediante site-adaptation .
Código de programación:
Temperatura
La metodología propuesta para realizar el modelo de site-adaptation para la temperatura se observa en el diagrama de bloques de la Figura 4.
Las entradas son los datos satelitales de ERA5: temperatura y presión atmosférica; los datos optimizados de: Humedad relativa, velocidad del viento y radiación, obtenidos en etapas anteriores; más la hora. La salida es la temperatura in situ.
Fig. 4. Metodología propuesta para la optimización de datos in situ de Temperatura mediante site-adaptation .
Código de programación: