Modelo de pronóstico de potencia solar empleando L.S.T.M con datos de entrada provenientes de simulaciones con WRF-ARW

Abstract

Este trabajo describe un modelo de predicción de potencia solar con horizonte de pronóstico de 1 a 72 horas mediate el acople de un modelo numérico de predicción atmosférica WRF acoplado con redes neuronales LSTM. La predicción de potencia se realiza para las plantas solares de mayor potencia instalada en Uruguay, así como para pronosticar la potencia total generada en el país. Las redes LSTM utilizan como variables de entrada las variables de radiación de onda corta, temperatura a 2 metros y la cantidad de contenido de agua liquida y vapor de agua, todas variables simuladas numéricamente con WRF. Se hace uso de la declinación solar como variables adicionales. Los resultados muestran una buena capacidad de pronóstico tanto a mediano como a largo plazo.