Análisis del componente principal para reducir datos de radiación solar, caso de estudio Monterrey, Nuevo León
El estudio de variables meteorológicas conlleva el manejo de grandes cantidades de mediciones, lo que genera bases de datos densas con características estocásticas, es decir, con débil correlación entre los datos registrados (Kettaneh, Berglund y Wold, 2005). En general, es muy común utilizar...
| Main Authors: | , , |
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| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Universidad Autónoma de Nuevo León
2023
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://cienciauanl.uanl.mx/ojs/index.php/revista/article/view/272 |
| Summary: | El estudio de variables meteorológicas conlleva el manejo de grandes cantidades de mediciones, lo que genera bases de datos densas con características estocásticas, es decir, con débil correlación entre los datos registrados (Kettaneh, Berglund y Wold, 2005). En general, es muy común utilizar la mayor cantidad de datos disponible para garantizar que se está estudiando adecuadamente cada variable implicada (Cadenas y Rivera, 2010). Particularmente la radiación solar (RS), que puede ser explotada para producir energía eléctrica y es muy susceptible a los cambios de las condiciones meteorológicas (Tiwari, Tiwari y Shyam, 2016). Esto implica que, a pesar de tener una noción certera de la energía solar disponible para cada hora de cada día del año para un cierto punto geográfico, existen variaciones que deben ser consideradas en los cálculos asociados al diseño y operación de sistemas que funcionan con energía solar, particularmente sistemas fotovoltaicos y plantas termosolares (Rangel et al., 2020).
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| Physical Description: | Revista CienciaUANL; Vol. 25 Núm. 113 (2022): Mayo-Junio 2022; 24-32 2007-1175 |