Comparativo de funciones Kernel en la clasificación de zonas de irradiancia a partir de imágenes satelitales multiespectrales
Resumen
Debido a la creciente demanda de energía y al eminente calentamiento global, existe especial interés en la predicción de irradiancia basada en la reflectancia obtenida de satélites como el Landsat de la NASA, ya que permite saber dónde es más eficiente colocar receptores fotovoltaicos. Si bien existen estudios para la obtención de modelos de regresión con funciones Kernel alternativas, se desconoce su desempeño para modelos de clasificación, y es aquí donde se enfoca esta investigación. El estudio combina funciones de Kernel alternativas al algoritmo máquinas de soporte vectorial (SVM) para problemas de clasificación, donde se explora la mejor configuración para estos algoritmos, y así finalmente obtener un conjunto de mapas de irradiancia zonificados por clase.
Palabras clave
clasificación, energía fotovoltaica, funciones Kernel, imágenes satelitales multiespectrales, Landsat, máquinas de soporte vectorial
Biografía del autor/a
Dalila-Mercedes Pachajoa
Roles: Análisis Formal, Preprocesamiento de datos, Investigación, Metodología, Software, Validación, Visualización, Escritura-Borrador Original, Escritura-Revisión y Edición.
Héctor Mora-Paz
Roles: Análisis Formal, Preprocesamiento de datos, Investigación, Metodología, Software, Visualización, Escritura-Borrador Original, Escritura-Revisión y Edición.
Dagoberto Mayorca-Torres
Roles: Conceptualización, Metodología, Validación, Escritura-Borrador Original, , Escritura-Revisión y Edición.
Citas
- M. Zorzi, A. Chiuso, "The harmonic analysis of kernel functions" Automatic, vol. 94, pp. 125-137, 2018. https://doi.org/10.1016/j.automatica.2018.04.015 DOI: https://doi.org/10.1016/j.automatica.2018.04.015
- L. A. Belanche Muñoz, "Developments in kernel design", UPCommons, pp. 369-378, 2013. https://upcommons.upc.edu/handle/2117/23278
- C. Spiegeler, J. I. Cifuentes, Definition and information on renewable energies, Grade Thesis, Universidad de San Carlos de Guatemala, Guatemala, 2016
- J. Gómez Ramírez, Photovoltaic solar energy in Colombia: potentials, antecedents and perspectives, Grade Thesis, Universidad Santo Tomás, Bogotá D.C., Colombia, 2018. https://repository.usta.edu.co/handle/11634/10312
- Unidad de Planeación Minero Energética, Integración de las energías renovables no convencionales en Colombia, Bogotá D.C., Colombia, 2015
- O. E. Cabrera Rosero, A. D. Pantoja Bucheli, " Analysis of the wind resource using R in non-interconnected zones (ZNI) of the department of Nariño (Colombia)," in Latin American Conference on the Use of R in Research + Development, 2018. http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/72585
- H. A. Mora-Paz, Comparison of kernels on prediction of supply of alternative energy sources, Master Thesis, Universidad Internacional de la Rioja, Logroño, Spain, 2021. https://reunir.unir.net/handle/123456789/10020
- O. Cabrera, B. Champutiz, A. Calderon, A. Pantoja, "Landsat and MODIS satellite image processing for solar irradiance estimation in the department of Narino-Colombia," in XXI Symposium on Signal Processing, Images and Artificial Vision (STSIVA), 2016, pp. 1-6. https://doi.org/10.1109/STSIVA.2016.7743306 DOI: https://doi.org/10.1109/STSIVA.2016.7743306
- S. H. Monger, E. R. Morgan, A. R. Dyreson, T. L. Acker, "Applying the kriging method to predicting irradiance variability at a potential PV power plant", Renewable Energy, vol. 86, pp. 602-610, 2016. https://doi.org/10.1016/j.renene.2015.08.058 DOI: https://doi.org/10.1016/j.renene.2015.08.058