Banca de DEFESA: PAULO ROBERTO MARQUES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: PAULO ROBERTO MARQUES
DATA: 31/08/2020
HORA: 09:00
LOCAL: https://meet.google.com/sji-pwjo-dwn
TÍTULO:

PREVISÃO DA GERAÇÃO DE ENERGIA FOTOVOLTAICA COM REDE NARX

PALAVRAS-CHAVES:

Predição de geração. Rede Neural Artificial - NARX. Energia Fotovoltaica.

PÁGINAS: 57
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
SUBÁREA: Sistemas Elétricos de Potência
ESPECIALIDADE: Transmissão da Energia Elétrica, Distribuição da Energia Elétrica
RESUMO:

A natureza intermitente da energia solar cria um desequilíbrio entre a demanda e a geração de energia, dificultando o controle de todo o sistema elétrico. Desse modo, as concessionárias de energia necessitam de uma estimativa altamente precisa na hora seguinte ou no dia útil da geração de energia, para uma boa gestão e comercialização de eletricidade. Sendo assim, aplicou-se nessa pesquisa a rede auto-regressiva não-linear com entradas exógenas NARX, objetivando selecionar a melhor configuração da rede na predição da geração de energia fotovoltaica. Foram coletados dados da estação meteorológica como temperatura e radiação solar, além da energia gerada da microgeração de energia fotovoltaica particular em Varginha - MG (banco 1), objeto desta pesquisa, para o período entre 08/04/2019 à 20/04/2020. Também foram coletados dados de mais duas microgerações distintas como banco 2 e banco 3 para análise de desempenho da rede. Os três bancos de dados foram utilizados como variáveis de entrada na rede NARX, onde foram aplicados diferentes números de atrasos e de neurônios, totalizando trinta configurações. Por meio dos erros médios quadráticos de cada configuração, realizou-se a análise de variância e teste de comparação múltipla Scott Knott para a seleção das melhores configurações da rede, para os três bancos de dados. Concluiu-se que a rede NARX-RNA é apropriada para predição da geração de energia fotovoltaica hora à frente. Os resultados obtidos com base no erro médio quadrático (EMQ = 0,0027) e coeficiente de determinação (R 2 = 0,979) mostraram que a configuração de 50 atrasos e 15 neurônios apresentou melhor resultado e eficiência na predição.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - WILIAN SOARES LACERDA (Membro)
Interno - SILVIA COSTA FERREIRA (Suplente)
Externo ao Programa - JOAQUIM PAULO DA SILVA - DFI/ICN (Membro)
Externo à Instituição - ROGÉRIO MARTINS GOMES - CEFET/MG (Membro)
Externo à Instituição - CRISTIANO LEITE DE CASTRO - UFMG (Suplente)