DEFESA Nº 131
Discente: Hugo Abreu Mendes
Título: “SISTEMAS HÍBRIDOS PARA PREVISÃO DE RADIAÇÃO SOLAR APLICADOS NO ARMAZENAMENTO DE ENERGIA POR BATERIAS”
Orientador: Prof. Dr. Manoel Henrique da Nóbrega Marinho.
Co-orientador: Prof. Dr. João Fausto Lorenzato de Oliveira.
Examinador Interno: Prof. Dr. Francisco Madeiro Bernardino Junior (UPE)
Examinador Externo: Prof. Dr. Paulo Salgado Gomes De Mattos Neto (UFPE)
Data-hora: 23/12/2021, às 10h
Local: Formato Remoto
CÓDIGO DA SALA - Google meet: meet.google.com/qxq-uqps-grr
Resumo do Projeto:
A estimativa de variáveis climatológicas pode ser feita através de modelagens numéricas variadas. Uma das formas úteis se dá pela análise e modelagem de séries temporais. No contexto da geração de energias limpas, são feitas previsões de radiação solar, para usinas fotovoltaicas e velocidade do vento para usinas eólicas. Modelos lineares de séries temporais como ARIMA são muito utilizados, porém muito se avançou utilizando algoritmos de \textit{machine learning} para melhorar os resultados, que podem ser utilizados em conjunto com modelos lineares, resultando em modelos híbridos. Este trabalho foca em dois experimentos distintos, que juntos complementam o entendimento sobre implementações de AutoML. Para a obtenção dos resultados, foi utilizada uma metodologia com dados do INMET, instituto de metrologia brasileiro, em escala horária. No primeiro experimento é apresentada uma nova forma de automatizar a modelagem SARIMAX a partir do uso em conjunto dos algoritmos de otimização PSO e ACO, considerando a sazonalidade e possíveis variáveis exógenas disponíveis. Também são apresentados 2 modelos híbridos distintos que possuem MLPs como elementos principais para modelagem de resíduo e combinação entre previsão do resíduo e previsão do modelo SARIMAX. Ainda sobre o primeiro experimento, é apresentado um protocolo para obtenção dos resultados, obtidos para tais modelos que se mostraram promissores para utilização em sistemas automáticos de previsão de radiação. No segundo experimento, são apresentadas três diferentes otimizações de modelos conhecidos aplicados para previsão da radiação solar, ACOLSTM, ACOCLSTM e AGMMFF, comparados com os AutoMLs de código aberto TPOT, HPSKLEARN e AutoKeras. Os resultados obtidos pelo segundo experimento, são promissores para uso em sistemas automáticos de previsão da radiação solar, visto que o ACOLSTM superou os modelos comparados. Ao fim do segundo experimento é apresentada uma forma de simular um BESS, exemplificando como a previsão pode ajudar na manutenção e tomadas de decisão desta categoria de sistema.
Palavras-chave: Radiação solar, séries temporais, aprendizado de máquina, otimização;
Estamos convocando todos os alunos regulares do mestrado em Engenharia de Sistemas, turma 2021, para reunião que acontecerá dia 12 de Novembro, às 13h30min, por meio de videoconferência. Na ocasião da reunião, serão passadas instruções acerca do projeto de dissertação. A reunião contará com a presença do Coordenador do PPGES, Prof. Dr. Diego José Rátiva Millán.
Obs.: Lembramos que a presença de todos é obrigatória. Em caso de ausência ela deverá ser justificada.
A Indústria 4.0, também chamada de Quarta Revolução Industrial, engloba um amplo sistema de tecnologias avançadas que estão mudando as formas de produção no mundo, cujo desenvolvimento precisa ser sustentável, sem comprometer a capacidade de atender às necessidades das futuras gerações.
Consequentemente, é esperado que os profissionais tenham a capacidade de adaptação às novas funções e de aprendizagem multidisciplinar de forma contínua.
Neste contexto, a Coordenação Setorial de Pós-graduação e Pesquisa da Escola Politécnica de Pernambuco (POLI) dá início a uma série de eventos quinzenais denominados Encontros Científicos POLI: Pesquisa e Inovação no Mundo 4.0, em que os líderes de grupos de pesquisa vinculados à POLI divulgarão para a comunidade os seus saberes e projetos, de maneira a encontrar pontos de interseção e colaboração multidisciplinar.
Sintam-se convidados!
Quarta-feira, 22 de setembro · 1:30pm.