Este trabajo presenta tres topologías diferentes de modelos de redes neuronales feed forward (FFNN) para generar la irradiancia solar horaria global, directa y difusa en la ciudad de Fez (Marruecos). Los resultados de este análisis son cruciales para la concepción de cualquier sistema de energía solar. Especialmente, para los de concentración, ya que la componente directa rara vez se mide. Para los tres modelos, la entrada principal fue la irradiación global diaria con otros parámetros radiométricos y meteorológicos. Para este estudio se dispuso de tres años de datos horarios. Para la predicción de cada componente solar, se consideraron diferentes combinaciones de entradas, así como diferentes números de neuronas ocultas. Para evaluar estos modelos se utilizaron el coeficiente de regresión (R2) y el error cuadrático medio normalizado (nRMSE). La prueba de estos modelos sobre datos no vistos mostró una buena precisión y demostró su capacidad de generalización (nRMSE = 13,1%, 9,5% y 8,05
nd R = 0,98, 0,98 y 0,99) para la radiación horaria global, horaria directa y diaria directa, respectivamente. Diferentes análisis comparativos confirmaron que los modelos (FFNN) superan a otros métodos de estimación. Así, los modelos propuestos mostraron una buena capacidad para generar diferentes componentes solares a partir de la radiación global diaria que se registra en la mayoría de las estaciones radiométricas.
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