Título: Determinação de Curva de Irradiância Solar Utilizando Redes Neurais Artificiais para Aplicação no Planejamento Eletro-Energético de Microrredes
Autores: Mariana Antonia Aguiar-Furucho, Erico Gurski, Álvaro Afonso Soeiro Sandim, Rodrigo Braun Dos Santos, Raphael Augusto de Souza Benedito
Resumo: No planejamento e operação de redes de distribuição de energia elétrica, integradas com fontes renováveis como a solar, a estimativa de valores de irradiância torna-se um grande diferencial estratégico. Para auxiliar na resolução deste problema, pesquisadores da área propõem inúmeras soluções como, por exemplo, aplicação de séries temporais regressivas, utilização de dados previstos por agências meteorológicas e emprego de técnicas de inteligência artificial, entre outros. Considerando a abordagem conexionista, as redes neurais artificiais (RNA) vêm sendo cada vez mais utilizadas em problemas de classificação e regressão não-linear devido à sua aplicabilidade na análise de dados e previsão, incluindo em aplicações na área de energias renováveis. A disponibilidade de dados históricos em bancos de dados meteorológicos torna a RNA ainda mais atrativa nos problemas de estimação de irradiância solar, uma vez que esta é capaz de executar um mapeamento não-linear entre conjuntos de variáveis de entrada e de saída. Assim, este trabalho objetiva desenvolver duas diferentes arquiteturas de RNA, a Multilayer Perceptron (MLP), com algoritmo de treinamento Backpropagation, e a Generalized Regression Neural Network (GRNN), para analisar a contribuição de cada uma para a determinação de uma curva típica de irradiância solar para o mês de janeiro de 2019 na cidade de Curitiba-PR. Foram implementadas duas arquiteturas distintas para cada tipo de RNA, variando o número de neurônios na camada oculta da MLP e o valor de espalhamento (spread) para a GRNN, visando avaliar o impacto dos parâmetros estruturais no desempenho de cada algoritmo. Embora ambas as arquiteturas demonstrarem, assim como menciona a literatura, resultados satisfatórios para problemas que envolvem aproximação de funções, a GRNN com espalhamento de 0,3 se destacou na solução proposta neste trabalho, seguida pela MLP com 25 neurônios na camada oculta.
Palavras-chave: irradiância solar; planejamento eletroenergético de microrredes; redes neurais artificiais; multilayer perceptron; generalized regression neural network
Páginas: 6
Código DOI: 10.21528/CBIC2019-120
Artigo em pdf: CBIC2019-120.pdf
Arquivo BibTeX: CBIC2019-120.bib