<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-04-13T13:26:49Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:www.recercat.cat:2117/427965" metadataPrefix="didl">https://recercat.cat/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:recercat.cat:2117/427965</identifier><datestamp>2025-07-22T21:39:00Z</datestamp><setSpec>com_2072_1033</setSpec><setSpec>col_2072_452951</setSpec></header><metadata><d:DIDL xmlns:d="urn:mpeg:mpeg21:2002:02-DIDL-NS" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xsi:schemaLocation="urn:mpeg:mpeg21:2002:02-DIDL-NS http://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/MPEG-21_schema_files/did/didl.xsd">
   <d:Item id="hdl_2117_427965">
      <d:Descriptor>
         <d:Statement mimeType="application/xml; charset=utf-8">
            <dii:Identifier xmlns:dii="urn:mpeg:mpeg21:2002:01-DII-NS" xsi:schemaLocation="urn:mpeg:mpeg21:2002:01-DII-NS http://standards.iso.org/ittf/PubliclyAvailableStandards/MPEG-21_schema_files/dii/dii.xsd">urn:hdl:2117/427965</dii:Identifier>
         </d:Statement>
      </d:Descriptor>
      <d:Descriptor>
         <d:Statement mimeType="application/xml; charset=utf-8">
            <oai_dc:dc xmlns:oai_dc="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd">
               <dc:title>Comparació d'eines comercials per la predicció d'energia solar</dc:title>
               <dc:creator>Rodríguez Suñé, Marc</dc:creator>
               <dc:subject>Àrees temàtiques de la UPC::Energies::Energia solar fotovoltaica</dc:subject>
               <dc:subject>Photovoltaic power generation</dc:subject>
               <dc:subject>Weather forecasting</dc:subject>
               <dc:subject>Mathematical models</dc:subject>
               <dc:subject>Energia solar fotovoltaica</dc:subject>
               <dc:subject>Previsió del temps</dc:subject>
               <dc:subject>Models matemàtics</dc:subject>
               <dc:description>Aquest treball estudia i compara eines comercials per a la predicció de l’energia solar fotovoltaica, avaluant-ne la precisió, fiabilitat i utilitat en instal·lacions d’autoconsum i petites empreses. L’objectiu principal és identificar quina eina ofereix millors resultats per a diferents escenaris i condicions meteorològiques. La metodologia utilitzada inclou l’anàlisi de cinc instal·lacions reals ubicades en diverses regions geogràfiques, recopilant prediccions generades per les eines gratuïtes PVGIS, PVlib, Forecast Solar i Solcast, comparant-les amb dades reals de producció. Es va desenvolupar un model propi que incorpora factors com hores de sol i nuvolositat, ajustant els resultats amb coeficients de correcció específics per millorar l’exactitud. Els resultats mostren que PVGIS és consistent per a prediccions a llarg termini, però la seva incapacitat de respondre en temps real limita el seu ús pràctic. Les altres eines (Pvlib, Forecast Solar i Solcast) presenten errors significatius sota condicions meteorològiques variables. En canvi, el model propi desenvolupat en aquest treball supera les eines comercials pel que fa a capacitat de reacció i precisió en prediccions a curt termini, adaptant-se millor a les necessitats pràctiques d’usuaris d’autoconsum. Les conclusions suggereixen que el model propi representa una alternativa robusta i flexible per a prediccions d’energia solar, especialment en entorns amb alta variabilitat meteorològica. Com a alternativa a llarg termini es suggereix l’ús de PVGIS, degut a la seva fiabilitat en fer estimacions basades en dades històriques, tot i la seva manca de capacitat de respondre a canvis meteorològics. Aquest estudi ofereix criteris clars per seleccionar eines de predicció i destaca el potencial d’integrar models personalitzats per optimitzar la gestió energètica i impulsar la transició cap a un model energètic sostenible.</dc:description>
               <dc:date>2025-01</dc:date>
               <dc:type>Bachelor thesis</dc:type>
               <dc:rights>Open Access</dc:rights>
               <dc:publisher>Universitat Politècnica de Catalunya</dc:publisher>
            </oai_dc:dc>
         </d:Statement>
      </d:Descriptor>
   </d:Item>
</d:DIDL></metadata></record></GetRecord></OAI-PMH>