Avaliação de Modelos de Inteligência Artificial aplicados à Predição de Irradiância Solar
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Data
2021
Autores
Wentz, Victor Hugo
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Resumo
O aumento do uso de energia limpa e renovável, como a energia solar fotovoltaica,
é necessário para suprir a demanda de consumo que vem aumentando no Brasil. No
entanto, a geração de energia solar fotovoltaica possui características intrínsecas relativas
as variáveis climáticas que causam intermitências no processo de geração, as quais podem
promover instabilidades e insegurança no sistema elétrico. Umas das soluções para este
problema utiliza o estudo de métodos e soluções para a Predição da Geração de Energia
Solar Fotovoltaica (PGESF). Neste contexto, o objetivo deste estudo é desenvolver e
comparar a acurácia de modelos de Inteligência Artificial aplicados à PGESF de curto
prazo por meio da irradiância solar. Foram analisados os modelos de Machine Learning
com Artificial Neural Networks (ANN) e Deep Learning com Long-Term Short Memory
Networks (LSTM). A execução experimental foi projetada para utilizar uma única base de
dados de treinamento e testes, com ambiente experimental homogêneo e controlado que
permitiu realizar as análises comparativas. Os principais resultados indicam que existe
diferença significativa na acurácia de predição entre os modelos ANN e LSTM. As redes
LSTM demonstraram, em geral, melhores índices de acurácia de predição em relação as
ANN. Além disso, a acurácia de determinado modelo diminui conforme o aumento do
horizonte de predição. Todos os resultados de acurácias são apresentados por meio das
principais métricas estatísticas utilizadas na literatura da PGESF.
Descrição
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao
Instituto Latino-Americano de Ciências da Vida e
da Natureza da Universidade Federal da
Integração Latino-Americana, como requisito
parcial à obtenção do título de Bacharel em
Engenharia Física.
Palavras-chave
Predição de Energia Solar Fotovoltaica, Inteligência Artificial, Aprendizado de Máquina, Irradiância Solar