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Predicción de radiación solar por medio de la combinación de modelos meteorológicos y técnicas de postproceso estadístico
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dc.contributor.authorCasado Rubio, José Luises_ES
dc.date.accessioned2019-09-03T10:20:22Z-
dc.date.available2019-09-03T10:20:22Z-
dc.date.issued2019-03-
dc.identifier.citationSeminario de la Cátedra de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático de la UAM-IIC (2019)es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11765/10759-
dc.descriptionPresentación realizada para un seminario de la Cátedra de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático de la Universidad Autónoma de Madrid, celebrado en el Instituto de Ingeniería del Conocimiento (UAM-IIC) en marzo de 2019.es_ES
dc.description.abstractEn esta presentación se explican los problemas a los que se enfrentan las predicciones de energías renovables debidos a su componente meteorológica, y posibles métodos de postproceso que pueden ayudar a mejorarlas.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherAgencia Estatal de Meteorologíaes_ES
dc.rightsLicencia CC: Reconocimiento–NoComercial–SinObraDerivada CC BY-NC-NDes_ES
dc.subjectPostprocesoes_ES
dc.subjectEstadísticaes_ES
dc.subjectRadiación solares_ES
dc.subjectEnergías renovableses_ES
dc.subjectEnsemblees_ES
dc.titlePredicción de radiación solar por medio de la combinación de modelos meteorológicos y técnicas de postproceso estadísticoes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
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