Desenvolvimento preliminar de um pacote para previsão automática de potência solar baseado em dados históricos do INMET
| dc.contributor.advisor | Mestre José Antônio Moreira de Rezende | |
| dc.contributor.author | Amorim, Victor Gonçalves Lopes Cunha | |
| dc.contributor.coadvisor | Doutor Reginaldo Gonçalves Leão Júnior | |
| dc.date.accessioned | 2023-07-07T13:44:37Z | |
| dc.date.available | 2023-07-07T13:44:37Z | |
| dc.date.issued | 2023-06-22 | |
| dc.description.abstract | Como alternativa de fonte de energia limpa, a instalação de usinas geradoras de energia elétrica que utilizam fontes renováveis tem conquistado papel de destaque na energética brasileira, já ocupando 48% da capacidade instalada. Dentre das várias existentes, a energia solar fotovoltaica vem crescendo exponencialmente, principalmente quando se diz sobre energia elétrica, através da implantação de painéis fotovoltaicos. No entanto, o incorreto dimensionamento, ou seja, projetado sem as devidas análises prévias, destes painéis ligados à rede pode causar perturbações e perdas técnicas na rede de distribuição já existente. Grande então é a necessidade de boas ferramentas preliminares, que facilitam a análise para o correto dimensionamento. Sendo assim, este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta premilinar para análise dos dados disponibilizados pelo INMET (Instituto Nacional de Metereologia) que influenciam diretamente na geração de energia fotovoltaica e posteriormente o devido tratamento dos dados, principalmente a detecção de outliers, para que possam ser utilizados futuramente em um modelo de previsão de séries históricas. Todo o processo é desenvolvido para acontecer de forma automática através da linguagem de programação Julia. A metodologia foi desenvolvida em três partes: aquisição dos dados, tratamento dos dados, e detecção dos outliers. Com o método empregado foi possível visualizar graficamente os pontos detectados como outliers, assim como fazer uma filtragem para um conjunto de dados mais confiável sem a presença das anomalias. | |
| dc.description.abstract1 | As a clean energy alternative, the installation of power plants that utilize renewable sources of electricity has gained prominence in Brazil’s energy sector, already accounting for 48% of installed capacity. Among the various existing options, photovoltaic solar energy has been growing exponentially, especially in the context of electrical power, through the implementation of photovoltaic panels. However, incorrect sizing, meaning when designed without proper preliminary analysis, of these grid-connected panels can cause disturbances and technical losses in the existing distribution network. Therefore, there is a great need for reliable preliminary tools that facilitate analysis for proper sizing. Consequently, this study presents the development of a preliminary tool for analyzing data provided by INMET (National Institute of Meteorology) that directly influence the generation of photovoltaic energy, followed by appropriate data treatment, particularly the detection of outliers, which can be used in the future for historical series forecasting models. The entire process is designed to occur automatically using the Julia programming language. The methodology was developed in three parts: data acquisition, data treatment, and outlier detection. The employed method allowed for graphical visualization of the identified outlier points, as well as filtering the data set to obtain more reliable data without the presence of anomalies. | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.14387/1057 | |
| dc.language.iso | Português | |
| dc.publisher.campi | Formiga | |
| dc.publisher.country | Brasil | |
| dc.publisher.institution | Instituto Federal de Minas Gerais | |
| dc.rights | Acesso aberto | |
| dc.subject.keyword | Energia fotovoltaica | |
| dc.subject.keyword | Linguagem de programação Julia | |
| dc.subject.keyword | Outliers | |
| dc.title | Desenvolvimento preliminar de um pacote para previsão automática de potência solar baseado em dados históricos do INMET | |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso |