Recursos energéticos renováveis são cada vez mais necessários devido à necessidade da substituição da geração de energia através de combustíveis fósseis, visto que emitem grandes quantidades de gases poluentes na atmosfera. Atualmente no Brasil, o Projeto SONDA (Sistema de Organização Nacional de Dados Ambientais) tem o objetivo de gerar uma base de dados solarimétricos e meteorológicos que atenda a demanda de informações necessárias para a atração de investimentos e a realização de ações efetivas ao desenvolvimento tecnológico e científico para uso de recursos de energia solar e eólica. Portanto, os dados de irradiação solar na superfície coletados pelo Projeto SONDA são utilizados na validação e parametrização das estimativas e previsões fornecidas pelos modelos numéricos. As principais incertezas das estimativas são resultados da variabilidade de aerossóis na atmosfera, juntamente com incertezas sobre a variabilidade da cobertura de nuvens (Pinker and Laszlo, 1989). Fato que leva Projeto ter por objetivo avaliar o potencial energético solar no Sul do Brasil, estudando a variação temporal, espacial e a influência de variáveis climatológicas sobre a irradiação solar incidida sobre a superfície. Os dados analisados são coletados na plataforma SONDA-SMS, em operação desde Agosto de 2004, no Observatório Espacial do Sul OES/CRS/CCR/INPE-MCT, em São Martinho da Serra, RS. O Projeto utiliza Redes Neurais Artificiais (RNAs), para criação de modelos computacionais que possam ser úteis na previsão de irradiação global para curtos períodos de tempo (máximo de 72h), sendo que o modelo de RNA utilizado é o Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP), permitindo que diversas combinações de variáveis e topologias de MLPs possam ser realizadas, visando à identificação do melhor conjunto MLP, que represente adequadamente as previsões, realizada através da análise de parâmetros estatísticos e que avaliam o erro entre as previsões fornecidas pelas MLPs e os valores efetivamente medidos. Os resultados obtidos para os tempos de previsão 24h e 48h tiveram erros RMSE% próximos a 36%. Para 72h, observou-se má representatividade dos modelos de RNAs em suas respostas frente às entradas fornecidas e assim sendo considerado inviável.
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