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Este libro tiene como objetivo desarrollar un nuevo modelo de preversión RSG basado en el aprendizaje profundo. Este enfoque podrá aumentar la precisión de la predicción de los datos de la RSG. Posteriormente, el presente algoritmo propuesto maneja eficazmente la dinámica de nuestro componente meteorológico objetivo integrando un modelo recurrente y dinámico denominado red neuronal LSTM con un proceso autorregresivo. Los datos brutos disponibles para el entrenamiento de este modelo se dividen en dos conjuntos, el primero se utiliza para la fase de entrenamiento y el segundo se reserva para las pruebas. El objetivo específico, por tanto, es generar previsiones semihorarias precisas de RSG a nivel de la ciudad de Er-Rachidia, MARRUECOS (Latitud: 31°55¿53¿N; Longitud: 4°25¿35¿ W; Elevación: 1039 m), adoptando al mismo tiempo un potente algoritmo de aprendizaje denominado Adam. Los índices y resultados establecidos en este estudio demuestran la solidez y la confianza que puede adoptar este modelo, que puede proporcionar a los gestores del sistema eléctrico previsiones fiables para garantizar una mejor gestión de los sistemas de energía solar y del servicio eléctrico.
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