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| Autor principal: | |
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| Formato: | Artículo científico |
| Lenguaje: | pt |
| Publicado: |
Universidad Tecnológica de La Habana "José Antonio Echeverría" (CUJAE)
2016
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=329147536007 |
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Tabla de Contenidos:
- Avaliação de algoritmos de treinamento para redes neurais artificiais para previsão temporal de geração fotovoltaica Raul Vitor Arantes Monteiro Geraldo Caixeta Guimarães Madeleine Rocio Castillo Fabrício Augusto Matheus Moura Márcio Augusto Tamashiro Ingeniería microgeração qualidade da energia penetração fotovoltaica Algoritmos de treinamento redes neurais artificiais Políticas energética atuais vêm encorajando a conexão de geradores de energia baseados em tecnologias de baixa poluição, principalmente aqueles que utilizam fontes renováveis, em redes de distribuição. Consequentemente, se torna muito importante o entendimento dos desafios técnicos, tendo em vista alta penetração fotovoltaica de sistemas fotovoltaicos na rede, especialmente considerando-se os efeitos intermitentes dessa fonte na qualidade da energia, confiabilidade e estabilidade do sistema elétrico de distribuição. Esse fato pode afetar às redes de distribuição em que estão conectados, causando sobretensões, subtensões e oscilações de frequência. De maneira a prever esses distúrbios, utilizam-se as redes neurais artificiais. Esse artigo tem como objetivo analisar 3 algoritmos de treinamento utilizados em redes neurais artificiais para a previsão temporal de potência ativa gerada por placas fotovoltáicas. Como resultado, conclui-se que o algoritmo com melhor desempenho em relação aos 3 analisados foi o Levenberg-Marqdart. 2016 artículo científico 1815-5901 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=329147536007 pt http://www.redalyc.org/revista.oa?id=3291 Ingeniería Energética application/pdf Universidad Tecnológica de La Habana "José Antonio Echeverría" (CUJAE) Ingeniería Energética (Cuba) Num.3 Vol.XXXVII