Previsão de Curto Prazo para Geração Fotovoltaica a partir de Dados Meteorológicos via RNA

  • Darlan R. Fischer Universidade Federal de Santa Maria
  • Joelson L. Paixão Universidade Federal de Santa Maria
  • Jordan P. Sausen Universidade Federal de Santa Maria
  • Alzenira R. Abaide Universidade Federal de Santa Maria
Keywords: Previsão, Geração distribuída, Sistemas fotovoltaicos, Redes neurais artificiais, Dados meteorológicos

Abstract

A disseminação de sistemas fotovoltaicos em nível de distribuição de energia como complemento as unidades geradoras de grande porte centralizadas motivam a pesquisa relacionada a previsão da capacidade horária de geração distribuída de eletricidade. Em função da dependência das condições climáticas, os sistemas fotovoltaicos apresentam variabilidade considerável em termos de potência de saída. Para prever essa intermitência, o presente estudo faz uso de dados meteorológicos e de geração de um sistema fotovoltaico de 100kWp, localizado no Sul do Brasil, para prever a geração de curto prazo a partir de Redes Neurais Artificiais (RNAs). Características locais são as informações de entrada do modelo, que visa analisar a influência de diferentes variáveis de entrada. Como resultado, é apresentado a quantidade de neurônios da RNA, bem como os fatores que exercem maior influência na previsão da geração para uma hora a frente.

Published
2020-12-07
Section
Articles