Modelo de estimación de la potencia generada por un sistema fotovoltaico a partir de variables provenientes de bases de datos de recurso energético solar

Este trabajo de investigación presenta el desarrollo de un modelo para estimar la potencia generada por un sistema fotovoltaico conectado a la red, empleando bases de datos de recurso solar y registros reales de producción fotovoltaica. Se selecciona la base de datos de SOLCAST de acuerdo con criterios de resolución temporal y espacial, cobertura geográfica y disponibilidad de variables climáticas. Con base en esta información, se propone un modelo de estimación basado en una red neuronal recurrente de tipo Long Short-Term Memory (LSTM), diseñada para capturar dependencias temporales a corto y largo plazo presentes en series temporales de irradiancia global horizontal (GHI), nubosidad y temperatura. La red LSTM utiliza como variable objetivo la potencia generada por un sistema fotovoltaico on-grid de 16,2 kWp. El modelo se entrena y valida utilizando datos correspondientes al año 2023, alcanzando un error porcentual promedio inferior al 2,74 %. Finalmente, el modelo propuesto se plantea como una herramienta de apoyo para procesos de planificación, diseño y evaluación de soluciones de energía solar para autoconsumo y generación distribuida.