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Photovoltaic power forecast modeling with artificial neural networks
Publication . Soares, João André Martinho Bolas; Ruano, A. E.; Cabrita, Cristiano Lourenço
Com uma crescente preocupação relativamente ao consumo energético global, a energia fotovoltaica surge como uma fonte energia renovável promissora. Esta dissertação é constru ída sob a premissa de que a capacidade de previsão de potência fotovoltaica produzida possibilita o aumento de performance da rede elétrica local através de um controlo eficiente da mesma. O trabalho desenvolvido propõe uma estrutura com a capacidade de previsão de potência produzida por um sistema fotovoltaico ligado a rede elétrica presente na Universidade do Algarve. A estrutura de previsão proposta é composta por dois modelos dinâmicos, não lineares, de previsão e um modelo estático não linear. Redes Neuronais Artificiais foram usadas como modelos. Os modelos de previsão têm como objectivo fazer previsões da temperatura do ar e irradiação solar em passos incrementais de 5 minutos para um horizonte de previsão de 4 horas. O modelo estático é construído para estimar a potência gerada pelo sistema fotovoltaico e é otimizado através de comparação entre vários tipos de redes neuronais como o perceptrão multicamadas e funções de base radial, e modelos com escalas temporais diferentes, aplicados a diferentes estações do ano, bem como um modelo anual.
2016-06-27Master thesis Open access Show more