Divulgação - Defesa Nº 188
Aluno: Celso Antônio Marcionilo Lopes Júnior
Título: “Aplicação de modelo Long Short-Term Memory na Classificação e Previsão das Rampas de Potência Eólica”.
Orientador: Prof. Mêuser Jorge Silva Valença
Data-hora: 27/Dezembro/2018 (10:00h)
Local: Escola Politécnica de Pernambuco – SALA I-4
Resumo:
“A produção de energia elétrica por fontes eólicas cresce a cada ano e já integra parte da matriz energética global, mas sua principal fonte, o vento, apresenta variações de velocidade algumas vezes indesejáveis. Quando estas variações atingem uma determinada taxa acima do limite da potência nominal de um parque eólico, surge um evento que gera instabilidade para a produção de energia. Este problema é conhecido como eventos de rampa eólica. Prever com precisão e antecipação os eventos de rampa, pode mitigar o problema da incerteza e instabilidade na geração de potência eólica, proporcionando uma janela de tempo suficiente para que os operadores do sistema selecionem alternativas de controle e estabilidade. Neste sentido, este trabalho propõe a utilização de um modelo de rede neural recorrente baseado na arquitetura da rede long short-term memory, que tem a capacidade de tratar o problema de perda do sinal de erro nas dependências de longo prazo, para a classificação e previsão de ocorrências das rampas eólicas. Outras abordagens de redes neurais foram usadas como referência, três modelos com base na arquitetura das redes recorrentes de aprendizado profundo, uma Multilayer Perceptron, e outra com base na Reservoir Computer. Os dados de potência gerada por três parques eólicos foram utilizados para os experimentos. Fazendo uso da métrica para taxa de sucesso e aplicação de testes estatísticos, após os experimentos, o modelo proposto com base na arquitetura da long short-term memory apresentou resultados significativamente superiores aos modelos de referência.”
O Programa
