Dissertação

Solar irradiance forecast using Artificial Intelligence techniques EVALUATED

A importância das energias renováveis tem vindo a crescer a um ritmo acelerado, quer devido à necessidade de resolver problemas relacionados com as questões ambientais, quer como forma de ajudar a gestão, cada vez mais difícil, das redes eléctricas. As técnicas de Inteligência Artificial já mostraram a sua eficácia em tarefas de elevada complexidade (e.g. Regressão, Classificação, Previsão). Também no campo das Energias Renováveis estas ferramentas podem ser extremamente úteis, nomeadamente na previsão da Irradiância Solar. Neste trabalho foram desenvolvidos dois algoritmos em Matlab de previsão de Irradiância Solar baseados em dois métodos de Inteligência Artificial, a saber: as Redes Neuronais Artificiais e o Método dos k-Vizinhos Mais Próximos. No processo de previsão, os modelos são treinados com subconjuntos do registo de um ano de Irradiância Solar na cidade de Lisboa para depois se fazer a previsão da próxima hora. Para se entender qual o melhor método para realizar previsões de Irradiância Solar, de entre aqueles que foram estudados, foi realizado um estudo comparativo entre os modelos, tendo em conta os erros de previsão e os tempos de simulação de ambos nas simulações feitas em diferentes situações.
ANN, KNN, Energia Solar, Previsão, Energias Renováveis, Aprendizagem Automática

Maio 16, 2017, 11:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Rui Manuel Gameiro de Castro

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar