Resumen

Los datos de radiación solar desempeñan un papel importante en la investigación de la energía solar. Sin embargo, en las regiones donde no se dispone de estaciones meteorológicas que proporcionen estos datos, se necesitan modelos sólidos de cartografía y estimación. Por este motivo, hemos desarrollado un modelo basado en una red neuronal artificial (RNA) con una técnica de perceptrón multicapa (MLP) para estimar la irradiación solar global media mensual de la zona de Souss-Massa (situada en el suroeste de Marruecos). En este estudio, hemos utilizado una gran base de datos proporcionada por la base de datos de geosatélites de la NASA durante el periodo comprendido entre 1996 y 2005. Tras probar varios modelos, llegamos a la conclusión de que el mejor modelo tiene 25 nodos en la capa oculta y da como resultado un error cuadrático medio mínimo (RMSE) igual a 0,234. Además, se encontró un coeficiente de correlación casi perfecto R=0,988 entre los valores medidos y los estimados. Este modelo desarrollado se utilizó para cartografiar el potencial energético solar mensual de la zona de Souss-Massa durante un año, estimado por la RNA y diseñado con la técnica de interpolación de Kriging. Al comparar la irradiación solar media anual entre tres emplazamientos seleccionados de Souss-Massa, según la estimación de nuestro modelo, y seis emplazamientos europeos en los que se han desplegado grandes plantas solares fotovoltaicas, se observa que la zona de Souss-Massa está dotada de un mayor potencial solar.

• Materias:Energía solar Fotoquímica Fotocatálisis Nanoestructuras Efecto fotoeléctrico
• Subjects:Solar energy Photochemistry Photocatalysis Nanostructures Photoelectric effect
• Palabras claves:zona de massa, souss, irradiación solar media anual, grandes plantas fotovoltaicas, irradiación solar media mensual global, potencial energético solar mensual, coeficiente de correlación perfecta r=0,988, base de datos de geosatélites de la nasa, datos de radiación solar, red neuronal artificial
• Keywords:massa area, souss, annual average solar irradiation, large solar pv plants, monthly average global solar irradiation, monthly solar energy potential, perfect correlation coefficient r=0.988, nasa geosatellite database, solar radiation data, artificial neural network