Impact of Feature Selection on the Prediction of Global Horizontal Irradiation under Ouarzazate City Climate

Salma Benchikh; Jarou Tarik; Lamrani Roa; Nasri Elmehdi

doi:10.56294/dm2024363

Artículos originales

Published: 2024-06-18

DOI: https://doi.org/10.56294/dm2024363

Impacto de la selección de características en la predicción de la irradiación horizontal global bajo el clima de la ciudad de Ouarzazate

Resumen

Garantizar previsiones precisas de la Irradiancia Horizontal Global (GHI) es un aspecto fundamental para optimizar la utilización eficiente de los recursos energéticos solares. Las técnicas de aprendizaje automático ofrecen perspectivas prometedoras para predecir la irradiancia horizontal global. Sin embargo, en el ámbito del aprendizaje automático, no se puede sobrestimar la importancia de la selección de características, ya que es crucial para determinar el rendimiento y la fiabilidad de los modelos predictivos. Para abordar este problema, se ha desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático integral que aprovecha técnicas avanzadas de importancia de las características para predecir los datos de GHI con precisión. Los modelos propuestos se basan en datos históricos que abarcan características de irradiación solar y variables ambientales dentro de la región de Ouarzazate, Marruecos, que abarcan desde el 1 de enero de 2018 hasta el 31 de diciembre de 2018, con lecturas tomadas a intervalos de 60 minutos. Los hallazgos subrayan el profundo impacto de la selección de características en la mejora de las capacidades predictivas de los modelos de aprendizaje automático para el pronóstico de GHI. Al identificar y priorizar las características más informativas, los modelos muestran métricas de precisión significativamente mejoradas, reforzando así la fiabilidad, la eficiencia y la aplicabilidad práctica de los pronósticos de GHI. Este avance no sólo es prometedor para optimizar la utilización de la energía solar, sino que también contribuye al discurso más amplio sobre el aprovechamiento del aprendizaje automático para la previsión de las energías renovables y las iniciativas de sostenibilidad.

Keywords:

selección de características,

algoritmos de aprendizaje automático,

irradiación solar,

GHI,

Predicción,

Cómo citar

Benchikh S, Tarik J, Roa L, Elmehdi N. Impacto de la selección de características en la predicción de la irradiación horizontal global bajo el clima de la ciudad de Ouarzazate. Data and Metadata [Internet]. 18 de junio de 2024 [citado 7 de julio de 2024];3:363. Disponible en: https://dm.saludcyt.ar/index.php/dm/article/view/363

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