MEJORAMIENTO INTEGRAL AREA LOGISTICA

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PROYECTO DE LICENCIATURA

Minería de Datos Aplicada al Pronóstico Diario de Energía Solar Con Un Conjunto de Modelos Climáticos

Por

Pablo González Pérez - Rodolfo Navarro Briones

Ricardo Serrano Campos

Profesores

Alfredo Candia - Francisco Pérez

Ayudante

Jimmy Gutiérrez Bahamondes

Noviembre 20, 2013

Minería de Datos Aplicada al Pronóstico Diario de Energía Solar Con Un Conjunto de Modelos Climáticos

Pablo González Pérez – Rodolfo Navarro Briones – Ricardo Serrano Campos

RESUMEN

En el desarrollo de esta problemática se abordará la predicción de radiación solar mediante la minería de datos, herramienta que nos permite predecir eventualidades a partir de grandes bases de datos. Dentro de las bases de datos tenemos 15 variables que serán analizadas, las cuales influyen directamente sobre el pronóstico de radiación solar, posteriormente utilizaremos como algoritmo para su resolución las redes neuronales. Junto con esto se realizará el proceso de clasificación y el proceso de aprendizaje para finalmente realizar la interpretación de los resultados obtenidos con sus respectivos análisis de sensibilidad que permite visualizar de forma inmediata las ventajas y desventajas del proyecto. Se analizarán todos los parámetros y operadores necesarios con la finalidad de obtener una predicción exacta y precisa

PALABRAS CLAVE: Minería de Datos, Redes Neuronales, Predicción Solar. 

1. INTRODUCCION

La minería de datos es una herramienta altamente potente que puede contribuir significativamente al desarrollo de ciertas problemáticas que afectan día a día a la sociedad. Dentro de estas problemáticas encontramos el pronóstico de radiación solar. En la actualidad cada día se hace más importante y necesario el desarrollo de energías renovables, nuestro planeta se ve en una necesidad urgente por disminuir los índices de contaminación y una excelente alternativa es haciendo uso de dichas energías renovables.

Algunas empresas productoras de energía eléctrica utilizan en su afán de satisfacer la demanda combustibles fósiles, lo cual perjudica aún más la situación actual de nuestro planeta. Una de las fuentes más importantes y con mayores expectativas de desarrollo es la energía solar, cuya fuente es obtenida a partir del aprovechamiento de la radiación electromagnética procedente del sol. Existen muchas formas para su aprovechamiento, como lo es la energía solar fotovoltaica, la energía solar térmica, energía solar termoeléctrica, energía solar hibrida, entre otras,  las cuales actúan bajo un mismo patrón produciendo aproximadamente al doble de toda la energía producida jamás por otras fuentes de energía no renovable como son el petróleo, el carbón, el uranio y el gas natural. Es por ello que se hace urgente la obtención de ésta para el desarrollo sustentable de la vida, y es ahí donde tiene cabida la problemática a abordar.

Sin duda alguna realizar este tipo de pronósticos mediante este tipo de técnicas es bastante atractivo, pero ¿Los resultados obtenidos serán lo suficientemente confiables o exactos como los que entregan los actuales y modernos sistemas de predicción?, ¿Podrán sustituirse estos actuales sistemas y aplicar minería de datos en todo el mundo para la predicción?, resultan ser preguntas bastante complejas y desconocidas pero a través de este proyecto se busca comparar y evaluar que tan cercanos son estos resultados a los reales medidos en el tiempo por los clásicos sistemas de meteorología.  

Como propósito de este proyecto es poder realizar mediante la técnica de minería de datos predicciones con altos niveles de exactitud y precisión la cantidad de energía solar en un lugar determinado, lo cual es de vital importancia para el desarrollo económico, industrial y financiero, cuyo objetivo funcional es extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior; de esta manera a partir del uso de algoritmos como redes neuronales se pretende abordar la predicción de  energía solar.

Oklahoma es un estado en el centro-sur de los Estados Unidos de América, dicho estado es monitoreado por 98 torres que son las encargadas de medir a diario las cantidades de radiación solar con el fin de ayudar a las empresas de servicios eléctricos, garantizándoles predicciones y pronósticos precisos que ayuden a la optimización de sus procesos y en la reducción de costos ya que los errores en el pronóstico podría tener como consecuencia grandes gastos ante un posible exceso de consumo de combustibles fósiles o compras de emergencia de electricidad, por lo que se pretende obtener un equilibro adecuado en la utilización de combustibles fósiles y energías renovables en la generación de energía eléctrica.

El desarrollo de esta problemática pretende proporcionar las mejores predicciones a corto plazo de producción de energía solar para solventar y ayudar a quienes necesiten de predicciones exactas para la producción de energía,  con el fin de tener un equilibrio adecuado en la producción de energía eléctrica entre combustibles fósiles y energías renovables, maximizando los beneficios de estas empresas productoras y maximizando los beneficios de nuestro planeta.

Todo lo anterior se pretende llevar a cabo mediante las respectivas bases de datos que nos facilitó la compañía estadounidense encargada de realizar pronósticos para sus centrales productoras de energía eléctrica, hay que señalar que los datos de entrenamiento corresponden a datos correspondientes a las 15 variables de las cuales depende el pronóstico. Estas variables datan del 1 de Enero de 1994 hasta el 31 de Diciembre de 2007 en donde cada día las mediciones son realizadas cada 3 horas, empezando las mediciones a las 12:00, 15:00, 18:00, 21:00 y 00:00 horas. Lo mismo para el caso de los datos de prueba con la diferencia que estos datan del 1 de Enero de 2008 hasta el 30 de Noviembre de 2012. Posteriormente se utilizará el algoritmo de redes neuronales mediante el Software Rapidminer para la predicción del problema.

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