Mathematical Statistical Model for the Prediction of Solar Radiation in Urcuquí

This work focuses on proposing prediction models associated with incident solar radiation on the earth's surface of the Tumbabiro parish in Urcuquí - Imbabura. The methodology is based on obtaining an optimal model where prediction models that respond to different statistical methods are used. The data of the fundamental parameters that arise from solar radiation are obtained from the database provided by the NREL. AR, ARMA, ARMAX and Recurrent Neural Networks-RNN models are used, where a comparison of statistically significant predictive models is carried out, allowing us to observe that, of the former, an ARMAX(1,1) is significant, with an error of 9.87. % ; but, the best forecasts were acquired from the LSTM model with an error of 0.18%.
Este trabajo se enfoca en plantear modelos de predicción asociados a la radiación solar incidente sobre la superficie terrestre de la parroquia de Tumbabiro en Urcuquí – Imbabura. La metodología está basada en obtener un modelo óptimo donde se utiliza modelos de predicción que responden a distintos métodos estadísticos. Los datos de los parámetros fundamentales que afectan a la radiación solar se obtienen de la base de datos que proporciona el NREL. Se utiliza modelos AR, ARMA, ARMAX y de Redes Neuronales Recurrentes-RNN, donde se realiza una contrastación modelos predictivos estadísticamente significativos, permitiendo observar que, de los primeros, es significativo un ARMAX(1,1), con un error de 9.87%; pero, los mejores pronósticos se obtuvieron del modelo LSTM con error del 0.18%.