Previsão de incertezas em séries temporais de geração de energia fotovoltaica (2025)
- Authors:
- Autor USP: CARVALHO, PEDRO LUCAS FERNANDES - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEL
- Subjects: SISTEMAS FOTOVOLTAICOS; ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS; REDES NEURAIS; ENERGIA SOLAR
- Keywords: Previsão de energia fotovoltaica; Séries temporais; Incerteza; Redes Neurais em Grafos; XGBoost; Modelagem espaço-temporal
- Language: Português
- Abstract: O avanço da energia fotovoltaica na matriz energética brasileira impõe desafios à operação do Sistema Interligado Nacional (SIN) devido à sua natureza intermitente. Este trabalho aborda a previsão de incertezas na geração solar, propondo uma comparação sistemática entre modelos de aprendizado de máquina locais e globais. A metodologia investiga a hipótese de que a modelagem das interdependências espaciais entre usinas, representadas como um grafo, melhora a previsibilidade e a quantificação das incertezas. Foram utilizados dados de geração de 47 usinas, fornecidos pelo Operador Nacional do Sistema (ONS), e dados climáticos da NASA Power API. Como linha de base, foi implementado um modelo local robusto, o XGBoost, treinado individualmente para usinas-arquétipo(grupos de usinas com características estruturais e de conectividade similares). Em contrapartida, foram desenvolvidos modelos espaço-temporais baseados em Graph Neural Networks (GNNs), especificamente as arquiteturas Graph Attention Network-Long Short Term Memory(GAT-LSTM) e Graph Convolutional Network - 1 Dimension(GCN-1D), que processam simultaneamente todo o conjunto de usinas. Todos os modelos foram treinados com a função de perda pinball para gerar previsões quantílicas (0.1, 0.5 e 0.9), permitindo a construção de intervalos de predição e a análise das incertezas associadas. Os resultados demonstram que, embora os modelos locais apresentem boa aderência a eventos específicos, as abordagens baseadas em grafos são capazes de capturar parcialmente as dinâmicas de geração locais, oferecendo uma visão geral para a gestão do portfólio de geração e contribuindo para futuros estudos da segurança energética do sistema.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2025
-
ABNT
CARVALHO, Pedro Lucas Fernandes. Previsão de incertezas em séries temporais de geração de energia fotovoltaica. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2025. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/37ec9b54-6858-4a92-beee-500f9dc71514/Carvalho_Pedro_Lucas_Fernandes.pdf. Acesso em: 20 jan. 2026. -
APA
Carvalho, P. L. F. (2025). Previsão de incertezas em séries temporais de geração de energia fotovoltaica (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola de Engenharia de São Carlos, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/37ec9b54-6858-4a92-beee-500f9dc71514/Carvalho_Pedro_Lucas_Fernandes.pdf -
NLM
Carvalho PLF. Previsão de incertezas em séries temporais de geração de energia fotovoltaica [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/37ec9b54-6858-4a92-beee-500f9dc71514/Carvalho_Pedro_Lucas_Fernandes.pdf -
Vancouver
Carvalho PLF. Previsão de incertezas em séries temporais de geração de energia fotovoltaica [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 20 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/37ec9b54-6858-4a92-beee-500f9dc71514/Carvalho_Pedro_Lucas_Fernandes.pdf
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