Predicción de generación fotovoltaica con técnicas de aprendizaje supervisado

En el siguiente trabajo se realizo la prediccion de la potencia generada por un conjunto de modulos fotovoltaicos ubicado en el edificio 42 del Centro Atomico Constituyentes (CAC) de la Comision Nacional de Energia Atomica (CNEA). Se efectuo un preprocesamiento de tres anos de datos de generacion recolectados del inversor fotovoltaico, y posteriormente se determino a partir de diferentes metodos de aprendizaje supervisado y su analisis, que el metodo con el algoritmo de Random Forest presento el comportamiento mas adecuado para realizar una prediccion respecto a los datos de generacion fotovoltaica reales. Una vez elegido el metodo de aprendizaje, se optimizaron los parametros y se analizaron que variables caracteristicas son las mas influyentes en los resultados. Finalmente se obtuvo la energia producida por el conjunto de modulos a partir de la generacion predicha y se comparo con los datos reales, obteniendo coeficientes de determinacion mayores a 0,9.