Estimação de energia solar gerada por placas fotovoltaicas utilizando modelagem estatística

• Autor(a) principal: Santos, Matheus Inacio Souza
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNESP
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11449/204410
• topic: Modelagem estatística; Distribuição bivariada; Modelos markovianos; Energia limpa; Energia fotovoltaicas; Statistical modeling; Bivariate distribution; Markovian models; Clean energy; Photovoltaic energy

A conversão direta de energia solar em elétrica é feita através da radiação sobre determinados materiais fotovoltaicos, onde os fótons contidos na luz solar são convertidos em energia elétrica através do uso de células solares. A radiação solar é a energia radiante emitida pelo sol, em particular aquela que é transmitida sob a forma da radiação eletromagnética, onde as matérias fotovoltaicos estão ligados diretamente. Existem diversas variáveis que in uenciam para a quantidade de energia gerada ao longo do dia, como a nebulosidade, temperatura, entre outros. O tema abordado no trabalho aqui presente é a criação de modelos probabilísticos que ajustam a energia solar gerada por placas fotovoltaicas levando em consideração dados históricos de geração de energia solar, sugerindo dependência ao longo do tempo utilizando um processo de Markov. Neste trabalho o objetivo foi o de construir modelos usando diferentes funções de distribuição de probabilidade e veri car qual obteve o melhor resultado perante os dados. A base de dados é composta por dados de energia solar gerada por placas fotovoltaicas da cidade de São José do Rio Preto-SP no período de Fev/2019 a Jul/2020, sem utilizar as covariáveis, e como resultado, o Modelo Markoviano Weibull via a Distribuição Weibull Bivariada de Marshall e Olkin, foi o que apresentou o melhor resultado.