Modelagem estatística em dados de energia solar

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Feitosa, Leonardo Barros
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/46318
Resumo: Nos dias atuais, a maior parte da energia utilizada no mundo vem das fontes convencionais (não renováveis como: combustíveis fósseis, petróleo, carvão mineral e gás natural), porém uma das principais formas de gerar energia limpa é por meio da energia solar, que por sua vez é uma fonte de energia inesgotável. Neste trabalho, estamos interessados em modelar os dados de geração de energia solar de uma residência localizada na Serra de São Bento-RN, utilizando diferentes distribuições de probabilidade. As distribuições que serão utilizadas foram escolhidas com base no conjunto de dados em estudo. Os critérios para seleção da distribuição que melhor se ajustou ao dados são a análise visual das curvas ajustadas em relação as distribuições empíricas, assim como a utilização do Critério de Informação Akaike (AIC) e do critério de Informação Bayesiana (BIC).
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Neste trabalho, estamos interessados em modelar os dados de geração de energia solar de uma residência localizada na Serra de São Bento-RN, utilizando diferentes distribuições de probabilidade. As distribuições que serão utilizadas foram escolhidas com base no conjunto de dados em estudo. Os critérios para seleção da distribuição que melhor se ajustou ao dados são a análise visual das curvas ajustadas em relação as distribuições empíricas, assim como a utilização do Critério de Informação Akaike (AIC) e do critério de Informação Bayesiana (BIC).Nowadays, most of the energy used in the world comes from conventional sources (nonrenewable sources and fossil fuels such as petroleum, mineral coal and natural gas), however one of the main ways of generating clean energy is through solar energy, that in turn is an inexhaustible energy source. In the present work, we are interested in modeling the data from the solar energy generation in a residence located in Serra de São Bento-RN, using different distributions of probability. The distributions that will be used were chosen based on the set of data under study. The criteria for selection of the distribution that best fits to the data are the visual analysis of curves adjusted in relation to the empirical distributions, as well as application of the Akaike Information Criterion (AIC) and the Bayesian Information Criterion (BIC).Universidade Federal do Rio Grande do NorteEstatísticaUFRNBrasilEstatísticaenergia solarmodelagem estatísticaAICBICdistribuição de probabilidadeestatísticastatisticssolar energyprobability distributionstatistical modelingModelagem estatística em dados de energia solarStatistical modeling on solar energy datainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNinfo:eu-repo/semantics/openAccessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81484https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/46318/3/license.txte9597aa2854d128fd968be5edc8a28d9MD53ORIGINALModelagemEstatísticaDadosdeEnergia_Feitosa_2022.pdfModelagemEstatísticaDadosdeEnergia_Feitosa_2022.pdfTrabalho de conclusão de curso: Modelagem Estatística em dados de Energia Solar.application/pdf1496403https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/46318/1/ModelagemEstat%c3%adsticaDadosdeEnergia_Feitosa_2022.pdfee9b4f273b0686a72f9898cf0bcc8c69MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8701https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/46318/2/license_rdf42fd4ad1e89814f5e4a476b409eb708cMD52123456789/463182023-03-05 10:02:22.308oai:https://repositorio.ufrn.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2023-03-05T13:02:22Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
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