Gerenciamento Inteligente da Operação de uma Usina Fotovoltaica com Base no Aprendizado por Reforço Profundo
Aprendizado por Reforço Profundo. Mercado Livre de Energia. Sistema de Armazenamento de Energia. Usina Fotovoltaica.
Na comercialização da energia elétrica no Ambiente de Contratação Livre (ACL), os produtores que geram energia a partir de fontes renováveis (principalmente eólica e solar), enfrentarão incertezas de como aumentar suas receitas devido às incertezas de recursos provenientes do meio ambiente, como o vento e a radiação solar, além das incertezas dos preços da eletricidade. Este trabalho propõe um método de Aprendizado por Reforço Profundo para abordar esta questão. De acordo com o método, um agente, modelado por uma rede Deep Learning, deverá ser treinado para mapear os estados de entrada, e controlar as ações de uma Usina Fotovoltaica (UFV) equipada com um Sistema de Armazenamento de Energia (SAE). Através do agente, a influência das incertezas da geração solar e dos preços da eletricidade na receita podem ser envolvidos automaticamente e uma decisão ótima esperada pode ser obtida. O trabalho objetiva superar os desafios das incertezas e receitas ótimas para a Usina Fotovoltaica.