Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10198/12709
Título: Análise de dados para previsão de micro produção de energia solar e eólica
Autor: Dias, Artur Jorge Ferreira da Costa
Orientador: Leitão, Paulo
Palavras-chave: Smart grids
Análise de dados
Análise preditiva
Previsão de produção de energia renovável
Energias renováveis
Data de Defesa: 2015
Resumo: A liberalização do mercado energético, combinado com a utilização de energias renováveis, tem provocado uma grande transformação no sistema elétrico de energia, tornando-se numa rede inteligente, distribuída e sustentável, designada por “smart grid". Neste novo paradigma, a rede de energia elétrica deixa de estar assente numa estrutura centralizada e passa a ser assente numa estrutura descentralizada, compreendendo micro produção distribuída, assente em fontes renováveis de energia, como são a produção solar fotovoltaica e eólica. Neste novo paradigma energético, as tecnologias de informação e comunicação assumem particular relevância na gestão inteligente e eficiente dos recursos e infraestruturas, e ainda integrar os consumidores como participantes ativos na gestão do sistema elétrico de energia (incluindo também os veículos elétricos e a produção usando energias renováveis). O conhecimento do comportamento da produção solar fotovoltaica e eólica para horizontes temporais relativamente curtos tem grande importância nesta gestão inteligente, conduzindo a ganhos económicos. Neste trabalho foi realizada a análise dos dados de produção da micro rede do IPB, proveniente de sistemas solar fotovoltaicos, correlacionando esses dados com dados meteorológicos de forma a criar modelos de previsão da produção mais fiáveis. Estes modelos de previsão da energia produzida permitem a monitorização em tempo real dos equipamentos de produção, permitindo a deteção de avarias ou degradação na sua operação, assim como uma previsão a produção de energia elétrica a curto e médio prazo, permitindo balancear mais eficazmente o fluxo de energia da micro rede de energia elétrica em análise. Para o efeito foi utilizada a plataforma WEKA e vários algoritmos de análise de dados, nomeadamente, redes neurais artificiais, árvores de decisão, regras e regressão linear. No qual foram obtidos bons modelos de previsão quer para previsão a curto e a médio prazo.
The liberalization of the energy market, combined with the use of renewable energy, has caused a major transformation in the electric power system, making it a smart grid, distributed and sustainable. In this new paradigm, the power grid is no longer based on a centralized structure and is now based on a decentralized structure, comprising micro distributed generation, based on renewable energy sources, as are solar photovoltaic and wind production. In this new energy paradigm, the information and communication technologies are particularly relevant in the intelligent and efficient management of resources and infrastructure, and also integrate consumers as active participants in the electrical system power management (also including electric vehicles and production using energy renewable). Knowledge of the behaviour of the solar photovoltaic and wind production for relatively short time frames is of great importance in this intelligent management, leading to economic gains. This work was carried out micro analysis of production data network IPB from solar photovoltaic systems, by correlating these data with weather data so as to create predictive models of the most reliable output. These models forecast the energy produced allow real-time monitoring of production equipment, enabling the detection of faults or degradation in its operation, as well as a forecast production of electricity in the short and medium term, allowing balance more effectively the flow energy micro power grid under review. For this purpose it used WEKA platform and various data analysis algorithms, namely, artificial neural networks, decision trees, rules, and linear regression. In which it was obtained good predictive models both for the short and medium-term forecast.
URI: http://hdl.handle.net/10198/12709
Designação: Mestrado em Energias Renováveis e Eficiência Energética
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