Banca de QUALIFICAÇÃO: CASIMIRO WAETE AGOSTINHO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : CASIMIRO WAETE AGOSTINHO
DATA : 29/01/2025
HORA: 15:00
LOCAL: Sala virtual Google Meet
TÍTULO:

Otimização de MPPT em Sistemas Fotovoltaicos Inteligentes através de Deep Learning

 

PALAVRAS-CHAVES:

MPPT, Redes Neurais Profundas, Otimização Energética, Sustentabilidade.

PÁGINAS: 67
RESUMO:

Dada a complexidade não linear dos sistemas fotovoltaicos e a influência das variáveis ambientais dinâmicas, as técnicas de Maximum Power Point Tracking (MPPT) desempenham um papel essencial na maximização da eficiência energética desses sistemas. Este estudo investiga a aplicação de redes neurais profundas, como RNN, LSTM e GRU, com o objetivo de aprimorar a eficácia das estratégias de MPPT, em resposta à crescente demanda global por fontes de energia sustentável, que tem impulsionado a adoção de sistemas fotovoltaicos como uma solução crucial para as necessidades energéticas. Embora as técnicas tradicionais de MPPT sejam amplamente reconhecidas pela sua simplicidade e facilidade de implementação, elas apresentam limitações significativas em termos de resposta dinâmica e eficiência quando submetidas a variações ambientais. Em contrapartida, as arquiteturas de aprendizado profundo, particularmente LSTM e GRU, se destacam pela capacidade de modelar padrões sazonais e picos de radiação solar, problemas recorrentes em sistemas fotovoltaicos. A aplicação dessas redes neurais contribui de maneira significativa para a precisão na previsão de variáveis meteorológicas críticas, como temperatura, umidade, velocidade do vento e pressão atmosférica, resultando na otimização do desempenho energético dos sistemas. A integração de técnicas avançadas de aprendizado profundo nas estratégias de MPPT proporciona uma maior flexibilidade e precisão operacional. No entanto, é importante observar que essas técnicas podem aumentar a carga computacional durante o processo de treinamento. A longo prazo, após otimização, os modelos podem ser executados de maneira eficiente. Essa integração promove melhorias substanciais na estabilidade e no desempenho energético dos sistemas fotovoltaicos, representando um avanço técnico significativo no campo da otimização energética e contribuindo diretamente para a agenda global de sustentabilidade.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1451883 - FABIO MENEGHETTI UGULINO DE ARAUJO
Interno - 350693 - ANDRE LAURINDO MAITELLI
Interno - 1149567 - ANDRES ORTIZ SALAZAR
Externa à Instituição - MARIA IZABEL DA SILVA GUERRA - UFERSA
Externa à Instituição - ROMÊNIA GURGEL VIEIRA - UFERSA