Previsão da produção de uma central fotovoltaica

Os actores do mercado energético (investidores, produtores de energia, operadores de rede, consumidores, etc.) enfrentam potenciais desafios como a crescente procura de energia, novos padrões de consumo de energia, a integração de fontes de energia renováveis (intermitentes) nas redes eléctricas e a evolução das redes de energia.Este livro investiga a possibilidade de prever a produção de uma instalação fotovoltaica autoconsumível através de redes neurais artificiais. Comparamos duas arquiteturas de redes neurais (looped e unlooped) com relação à regressão multivariada, a fim de ter uma ferramenta eficiente e confiável para prever a produção de uma instalação fotovoltaica baseada em dados meteorológicos (sol e temperatura ambiente).Para isso, usamos os dados de monitoramento de uma planta durante um período de 72 dias para construir, treinar e testar duas topologias de redes neurais (looped e unlooped) que são treinadas com o algoritmo Levenberg-Marquardt.

Engenheiro investigador especializado em energias renováveis e sistemas inteligentes. Licenciado em Tecnologia Solar Aplicada pela Universidade de Ouagadougou (Burkina Faso) e Mestre em Investigação pela Escola Politécnica de Thiès (Senegal). Áreas de investigação: Energias renováveis - Sistemas inteligentes - IA & Machine Learning.