Predição de Geração Fotovoltaica Usando Aprendizado Profundo

Abstract

The reliable prediction of photovoltaic power generation is a desirable goal for power system operators, since the integration of this and other renewable sources into the power grid brings challenges to the task of matching power supply and demand. The focus of this work is on the prediction of the generated power of a photovoltaic system utilizing machine learning. To this end, a dataset that relates environmental data from Florianopolis to power generation data of a photovoltaic system in the city is used. The results obtained demonstrate the potential of using machine learning for the considered application.

A previsão confiável da geração de energia fotovoltaica é um fito desejável para operadores do sistema elétrico, uma vez que a integração desta e outras fontes renováveis à rede traz desafios para a adequação entre oferta e demanda de energia. O foco deste trabalho está na predição da potência gerada por um sistema fotovoltaico utilizando aprendizado de máquina. Para tal, utiliza-se um conjunto de dados relacionando dados ambientais de Florianópolis com dados de geração de um sistema fotovoltaico situado no mesmo municı́pio. Os resultados obtidos demonstram o potencial do uso de aprendizado de máquina para a aplicação considerada.