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Física de Materiais - UPE

Professor do curso de Física de Materiais publica artigo sobre Previsão de irradiância Solar

A previsão da irradiância solar tem sido um tópico essencial na geração de energia renovável. A previsão é uma tarefa importante, uma vez que pode melhorar o planejamento e a operação dos sistemas fotovoltaicos, resultando em vantagens econômicas.

Tradicionalmente, modelos únicos são empregados nesta tarefa. No entanto, questões relacionadas à seleção de um modelo inadequado, especificação incorreta ou presença de flutuações aleatórias na série de irradiância solar podem resultar em baixo desempenho dessa abordagem. O trabalho liderado pelo professor pesquisador doutor Manoel H. N. Marinho propõe um modelo de seleção dinâmica de conjuntos heterogêneos, denominado HetDS, para prever a irradiância solar em uma dada região do país.

Para cada padrão de teste não visto, o HetDS escolhe o modelo de previsão mais adequado com base em um conjunto de sete métodos de literatura bem conhecidos: ARIMA, support vector regression (SVR), multilayer perceptron neural network (MLP), extreme learning machine (ELM), deep belief network (DBN), random forest (RF), and gradient boosting (GB). A avaliação experimental foi realizada com quatro conjuntos de dados de medições de irradiância solar horária no Brasil. O modelo proposto alcançou uma precisão geral superior aos modelos individuais em termos de cinco métricas de erro bem conhecidas.

O trabalho de pesquisa recebeu apoio financeiro da FACEPE, CAPES e CNPq e pode ser visualizado através do link:

Solar Irradiance Forecasting Using Dynamic Ensemble Selection