Previsão de potência solar utilizando métodos de simulação de Monte Carlo, K-Means e SVM: Um estudo de caso na região metropolitana de Vitória-ES
DOI:
https://doi.org/10.22279/navus.v16.2116Resumo
O estudo apresenta uma abordagem para prever a potência gerada por sistemas fotovoltaicos, levando em conta a variabilidade da cobertura de nuvens. Utilizando uma combinação de Simulação de Monte Carlo e o método de agrupamento K-Means e previsões com a ferramenta SVM foram analisados dados de radiação solar na região metropolitana de Vitória-ES. Os modelos mostraram serem eficazes, gerando previsões precisas com baixos índices de erro, mesmo em condições climáticas variadas. Os resultados evidenciam que o uso de dados reais e a segmentação adequada dos cenários meteorológicos permitem compreender melhor como a variação da radiação solar afeta a geração de energia. Essa abordagem pode contribuir significativamente para o planejamento e a otimização da energia solar, destacando-se a necessidade de estudos futuros que integrem novas técnicas de aprendizado de máquina para aprimorar ainda mais as previsões.
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Copyright (c) 2025 Caroline Tedesco Santos, Ivaniel Fôro Maia, Augusto César Rueda Medina, Jussara Farias Fardin
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