(untitled) (Nativa, 2019)
O conhecimento do potencial solar é considerado uma informação essencial no dimensionamento e simulação do desempenho de sistemas que convertem radiação solar em energia elétrica ou calor disponível em fluídos, bem como em estudos agrícolas voltados ao manejo de irrigação e avaliação da produtividade potencial. Nem sempre as informações sobre a radiação solar incidente estão disponíveis e, por isso, torna-se importante o desenvolvimento de métodos capazes de estimar com acurácia a radiação solar. O presente estudo avaliou o desempenho de diferentes métodos de estimativa da radiação solar global (RG) em ambiente subtropical úmido brasileiro, a fim de determinar qual deles apresenta maior acurácia. As bases de dados meteorológicos utilizadas foram registradas pela estação meteorológica automática pertencente ao Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) e instalada em Iguape, município localizado na porção paulista do Vale do Ribeira. Modelos empíricos foram calibrados e tomados como referência na avaliação do desempenho da Máquina de Vetores de Suporte (SVM) utilizando diferentes conjuntos de variáveis de entrada. Dentre os métodos testados, a SVM utilizando o conjunto de varáveis de entrada R0, Tmax, Tmin, es max, es min apresentou o melhor desempenho. Palavras-chave: modelos empíricos; Vale do Ribeira; SVM. ESTIMATING DAILY GLOBAL RADIATION FROM COMMON METEOROLOGICAL VARIABLES IN A HUMID SUBTROPICAL ENVIRONMENT ABSTRACT: Knowledge of solar potential is essential in the design and simulation of systems that convert solar radiation in electric power or available heat in fluids, as well as in agricultural studies focused on irrigation management and potential productivity assessment. Oftentimes, information about solar radiation are not available and, therefore, it becomes important the development of methods for obtain reliable data of solar radiation. The present study evaluated the performance of different methods of estimating global solar radiation (RG) in a Brazilian humid subtropical environment in order to determine which is more accurate. The meteorological databases used were registered by the automatic meteorological station belonging to the National Institute of Meteorology (INMET) and installed in Iguape, a municipality located in the São Paulo portion in the Ribeira Valley. Empirical models were calibrated and taken as reference in the performance evaluation of the Support Vector Machine (SVM) using different sets of input variables. Among the tested methods, the SVM using the set of input variables R0, Tmax, Tmin, esmax, es min presented the best performance. Keywords: empirical models; Ribeira Valley, SVM.