Energy evaluation and improvement of silk house microgrid system

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Elrhoul, Mohamed
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10198/25941
Resumo: Mestrado de dupla diplomação com a Universidade de Coruña
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spelling Energy evaluation and improvement of silk house microgrid systemRenewable energiesMicrogridSolar irradiationForecastingData correlationRegression modelsRoot mean squared errorDomínio/Área Científica::Engenharia e TecnologiaMestrado de dupla diplomação com a Universidade de CoruñaIn solar-powered microgrids, solar power yield prediction is critical to optimize operations and reduce the impact of uncertainties. Solar radiance prediction is essential for solar power yield prediction, which typically requires historical solar radiance data. Moreover, uncertainty and low correlation of Photovoltaic power availability with load reduces the benefits of their integration in the microgird. These challenges can be resolved by implementing buffer such as an energy storage system or a diesel group. However this leads to increased operational cost. Solar radiance forecasting helps to reduce reserve requirement, thereby improving the use of photovoltaic energy inside the microgrid system, technically in term of power control, economically in term of energy cost and environmentally in term of toxic emissions that can be provided from the buffer systems such as the batteries and diesel group. The work presented in this thesis addresses the problem of predicting solar radiance in order to increase the performance of the Bragan¸ca city silk house microgrid using regression machine learning based approaches including linear regression models, regression trees, Gaussian process regression models, support vector machines, kernel approximation, ensembles of regression trees, and neural network regression models, the model performances results are compared in term root mean squared errors, mean square error, R-squared, mean absolute error.Nas micro redes de energia solar, a previsão da producão de energia solar ´e fundamental para optimizar as operações e reduzir o impacto das incertezas. A previsão da irradiacão solar ´e essencial para a previsão da produção de energia solar, o que normalmente requer dados históricos de irradiação solar. Além disso, a incerteza e a baixa correlaãoo da disponibilidade de energia fotovoltaica com a carga reduz os benefícios da sua integração no microgird. Estes desafios podem ser resolvidos através da implementação de amortecedores, tais como um sistema de armazenamento de energia ou um grupo diesel. No entanto, isto leva a um aumento do custo operacional. A previsão da irradiação solar ajuda a reduzir a necessidade de reservas, melhorando assim a utilização de energia fotovoltaica dentro do sistema de microgeração, tecnicamente em termos de controlo de energia, economicamente em termos de custo energético e ambientalmente em termos de emissões tóxicas que podem ser fornecidas pelos sistemas tampão, tais como as baterias e o grupo diesel. O trabalho apresentado nesta tese aborda o problema da previsão da irradiação solar a fim de aumentar o desempenho da micro-rede da casa da seda da cidade de Bragança utilizando abordagens baseadas na aprendizagem da máquina de regressão, incluindo modelos de regressão linear, árvores de regressão, modelos de regressão do processo Gaussiano, máquinas vectoriais de suporte, aproximação do núcleo, conjuntos de árvores de regressão, e modelos de regressão da rede neural, os resultados do desempenho dos modelos são comparados em termos de erros quadráticos médios de raiz, erro quadrático médio, R-quadrado, erro absoluto médio..Pereira, Ana I.Rolle, José Luís CalvoPérez, Esteban JoveBiblioteca Digital do IPBElrhoul, Mohamed2022-09-22T11:19:10Z20222022-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10198/25941TID:203062744enginfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-21T10:58:02Zoai:bibliotecadigital.ipb.pt:10198/25941Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T23:16:31.081357Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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