| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
|---|---|---|---|---|
| 2.27 MB | Adobe PDF |
Orientador(es)
Resumo(s)
Nos anos recentes, tem-se verificado um aumento no investimento e desen-volvimento de energias renováveis, nomeadamente a energia fotovoltaica.
Os maiores problemas relacionados com a produção deste tipo de energia, estão associados à imprevisibilidade das alterações climatéricas, constituindo este fator um dos que mais impacto tem na produção, quer através do sombrea-mento dos painéis quer por variações de temperatura ambiente.
Para colmatar o impacto negativo que estes fatores têm na produção ener-gética, pode-se recorrer a técnicas de previsão de produção. Estas técnicas per-mitem, entre outros aspetos, melhorar o planeamento do consumo energético.
Nesta tese foram utilizados modelos baseados em redes neuronais para efe-tuar a previsão de produção de uma instalação fotovoltaica num horizonte de 24 horas, tendo sido comparados os resultados obtidos de 20 modelos diferentes referentes ao ano de 2015.
Descrição
Palavras-chave
Energia fotovoltaica Redes neuronais Previsão de produção
