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Análise preditiva da geração e exportação distribuída de energia fotovoltaica: modelagem e aplicações via algoritmos de inteligência computacional

Processo: 19/18857-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de novembro de 2019
Vigência (Término): 31 de outubro de 2020
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica - Sistemas Elétricos de Potência
Pesquisador responsável:Wallace Correa de Oliveira Casaca
Beneficiário:Lucas Gomes dos Ramos
Instituição-sede: Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rosana. Rosana , SP, Brasil
Assunto(s):Inteligência computacional   Aprendizado computacional   Planejamento energético   Geração distribuída   Energia solar   Energia fotovoltaica   Modelagem computacional

Resumo

Compreender o funcionamento e o modelo de crescimento da exportação de energia gerada por sistemas fotovoltaicos conectados à rede elétrica é uma necessidade cada vez mais presente no campo de geração de energia. Elaborar métodos preditivos que se encaixem neste contexto pode respaldar decisões importantes, sejam elas tomadas por agências governamentais, consumidores locais, ou ainda por setores da indústria de eletricidade como por exemplo usinas geradoras e concessionárias. Além disso, deter tais informações sobre os possíveis horizontes do uso dessa energia traz uma maior segurança energética para o país. Este projeto tem como objetivo estudar o impacto gerado pela energia despachada na rede elétrica proveniente de sistemas fotovoltaicos residenciais e comerciais a partir de modelos de Aprendizado de Máquina (AM) e ferramentas de Análise Exploratória de Dados (AED). A fim de viabilizar a metodologia proposta e sua validação em um cenário real, o estudo foca na região de Queensland, Austrália, a qual conta com um vasto repositório público de dados para fins de pesquisa. Além disso, a Austrália tem promovido importantes avanços no campo da energia fotovoltaica, fato que ampara a referida pesquisa no sentido de ter à disposição aporte técnico e arquétipo prático de como se comporta a geração distribuída da energia solar em uma rede altamente integrada. Para o desenvolvimento desta pesquisa, serão exploradas três metodologias de AM: Florestas Randômicas (Random Forest), Máquinas de Vetores de Suporte (Support Vector Machine), e Aumento do Gradiente (Gradient Boosting). Os modelos serão implementados e validados a partir de bases de dados reais de geração e distribuição de energia fotovoltaica, cujo arcabouço computacional a ser desenvolvido poderá servir para auxiliar planos de eficiência energética tanto em âmbito governamental como no setor elétrico privado brasileiro.