Avaliação do emprego de RNAs para estimativa da irradiância difusa horizontal horária

A energia solar está, mundialmente, em uma crescente expansão. Apesar de pequena, se comparada a outros meios tradicionais de geração de energia, nunca houve indicadores tão otimistas acerca de sua utilização e popularização. No entanto, mesmo uma energia auto-sustentável como essa acaba tendo impacto ambiental, grande investimento econômico, dificuldade de medição de todas as parcelas da radiação solar e problemas na manutenção adequada das estações solares. Sabendo que a medição ou a estimativa das parcelas da radiação são cruciais para o dimensionamento e estimativa de geração de energia, tanto em grandes plantas de potência por concentração solar como em sistemas de geração fotovoltaica residenciais, o presente trabalho foi idealizado para assegurar que, mesmo em proporções continentais, a obtenção da componente difusa da irradiância, a partir da irradiância global, pode ser realizada de maneira confiável. A utilização de RNAs com generalização geográfica demonstrou melhores resultados em relação a modelos de correlação empíricos, além de serem mais abrangentes do que modelos que utilizam RNAs especializadas a partir de dados locais. Os resultados apresentaram erros RMSEr variando entre 16,00% a 29,57%, contra erros RMSEr de 15,94% a 36,98% em modelos tradicionais empíricos. O presente modelo também apresentou um aumento simultâneo de precisão local e generalização geográfica, algo que modelos anteriores não atingiam, visto que, ao aumentar a especialização e precisão em uma área menor, há um comprometimento ao aplicar o modelo em áreas geográficas distantes e/ou maiores (e vice-versa). Dessa maneira, o presente estudo assegura que pesquisadores poderão utilizar RNAs com precisão e generalização suficientes para realizar pesquisas e estudos diversos que necessitem da parcela difusa e/ou direta da radiação solar, com maior eco-eficiência e custo benefício possíveis, em localidades que não as meçam ou não possuam dados meteorológicos confiáveis.