Banca de DEFESA: ARTHUR DINIZ FLOR TORQUATO FERNANDES

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ARTHUR DINIZ FLOR TORQUATO FERNANDES
DATA : 22/09/2023
HORA: 09:00
LOCAL: Núcleo de Pesquisa e Inovação em Tecnologia da Informação - nPITI
TÍTULO:

Técnicas de Aprendizado de Máquina para a predição de eventos extremos de Sobreirradiancia

PALAVRAS-CHAVES:

Aprendizado de Máquina, Inteligência Artificial, Energia Solar, Sobreirradiância, Random Forest, Suport Vector Machine, MLP, LSTM.

PÁGINAS: 71
RESUMO:

O presente trabalho de dissertação tem como foco a previsão da Sobreirradiância em intervalos de até cinco minutos, por meio da aplicação de técnicas de aprendizado de máquina. A Sobreirradiância, um fenômeno no qual a irradiância solar observada na superfície terrestre excede as expectativas para um cenário de céu limpo, tem suscitado interesse em estudos relacionados à energia solar e ao seu impacto em sistemas de geração fotovoltaica. Até o momento desta pesquisa, não foram identificados estudos dedicados à utilização de técnicas de Aprendizado de Máquina para prever esse fenômeno.

O âmago deste estudo reside na previsão da ocorrência da Sobreirradiância. Para atingir esse propósito, o desempenho de quatro algoritmos de aprendizado de máquina distintos foi minuciosamente avaliado: Random Forest, SVM (Máquinas de Vetores de Suporte), MLP (Rede Perceptron de Múltiplas Camadas) e LSTM (Redes Neurais Long Short-Term Memory). Este trabalho procura preencher a lacuna de pesquisa ao explorar a viabilidade e eficácia desses algoritmos para prever a Sobreirradiância, contribuindo assim para o entendimento e a aplicação prática desse fenômeno em sistemas solares.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 347628 - ADRIAO DUARTE DORIA NETO
Externo à Instituição - DANIEL LOPES MARTINS
Externo à Instituição - IGNACIO SANCHEZ GENDRIZ
Externa à Instituição - SAMIRA DE AZEVEDO SANTOS EMILIAVACA - CTGás