Portal de Eventos Científicos da UTFPR (EVIN), XXV Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica da UTFPR

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Redes neurais artificiais aplicadas a previsões em sistemas fotovoltaicos
Daniel Vinicius Bento, José Airton Azevedo dos Santos

Última alteração: 2020-11-22

Resumo


Este trabalho tem como objetivo implementar um modelo computacional, baseado em técnicas de redes neurais artificiais (RNAs) e validação cruzada, para predição da corrente elétrica gerada por um sistema fotovoltaico, localizado na região oeste paranaense. A base de dados utilizada apresenta um histórico de um ano, contendo as seguintes variáveis: hora, temperatura, irradiação solar e corrente elétrica. Os resultados obtidos sugerem que o modelo, de rede neural artificial, é adequado para prever a corrente elétrica do sistema fotovoltaico.


Palavras-chave


Modelo computacional. Validação cruzada. Corrente elétrica.

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