Reconstrucción de series de irradiancia global horizontal con huecos sintéticos mediante modelos de machine learning y datos satelitales. Caso de estudio: El Rosal, Salta
| dc.contributor.author | López Ruiz, Constanza B. | |
| dc.contributor.author | Ledesma, Rubén D. | |
| dc.contributor.author | Salazar, Germán A. | |
| dc.contributor.author | Galdiño, Janis | |
| dc.date.accessioned | 2026-05-22T19:05:13Z | |
| dc.date.available | 2026-05-22T19:05:13Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | La radiación solar global sobre plano horizontal (GHI) es clave para el diseño y optimización de sistemas de energía solar, pero sus registros suelen presentar datos faltantes originados en fallas de instrumentación o mantenimiento. Este trabajo compara tres estrategias basadas en Machine Learning —regresión lineal simple (SLR), regresión lineal múltiple (MLR) y perceptrón multicapa (MLP)— para la imputación de datos faltantes. También se emplean productos satelitales (CAMS), de reanálisis (ERA5) y estimaciones del modelo ARGP2 para mejorar la precisión de las predicciones. Para evaluar el desempeño de los modelos, se generaron huecos sintéticos de manera semi-aleatoria, en una serie de GHI de la localidad El Rosal, Salta, Argentina. En todos los casos el MLP logró los menores errores (rRMSD entre 18 % y 21 %), seguido por MLR (rRMSD entre 20 % y 24 %) y SLR (rRMSD entre 21 % y 26 %). | |
| dc.identifier.citation | López Ruiz, Constanza B. - Reconstrucción de series de irradiancia global horizontal con huecos sintéticos mediante modelos de machine learning y datos satelitales. Caso de estudio: El Rosal, Salta / Constanza B. López Ruiz...(et. al). En Energías Renovables Y Medio Ambiente - AVERMA Vol.29. Pág. 484–499 | |
| dc.identifier.issn | 2796-8111 | |
| dc.identifier.uri | https://riunsa.unsa.edu.ar/handle/123456789/352 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | ASADES | |
| dc.subject | Irradiancia solar | |
| dc.subject | machine learning | |
| dc.subject | CAMS | |
| dc.subject | ERA5 | |
| dc.subject | series temporales | |
| dc.subject | gap filling | |
| dc.title | Reconstrucción de series de irradiancia global horizontal con huecos sintéticos mediante modelos de machine learning y datos satelitales. Caso de estudio: El Rosal, Salta | |
| dc.type | Articulo |