Previsão de Radiação Solar a Longo Prazo usando uma Abordagem de Aprendizado Profundo - GRUs

A previsão de geração solar a longo prazo é uma questão importante no design de microredes. A previsão de geração solar depende principalmente da previsão de radiação solar. Neste artigo, propõe-se uma abordagem de Aprendizado Profundo usando Unidades Recorrentes Gated (GRUs) para prever a radiação solar horária e diária para o ano seguinte. O modelo GRU proposto é comparado com métodos de última geração, como Memória de Longo e Curto Prazo (LSTM), Rede Neural Recorrente (RNN), Regressão de Vetores de Suporte (SVR), Modelos de Rede Neural Feed Forward (FFNN) e modelo numérico. Sua eficácia na previsão de radiação solar a longo prazo em relação a outros métodos é verificada.