ESTUDO DE APLICABILIDADE DO ALGORITMO LEVENBERGMARQUARDT DE RNA PARA AVALIAÇÃO DE GERAÇÃO DE ENERGIA DE UM SISTEMA FV INSTALADO NO CENTRO OESTE BRASILEIRO
DOI:
https://doi.org/10.59627/rbens.2017v8i2.193Palabras clave:
Energia solar fotovoltaica. Redes Neurais Artificiais. Estimativa de produção de energia.Resumen
Este trabalho avalia o uso de redes neurais artificiais na análise de geração de eletricidade de um sistema instalado no municipio de Itiquira em Mato Grosso, sistema este conectado à rede. Inicialmente, são descritas as características e potencial matemático de tratamento de dados apresentados pelas redes. Em seguida, são testadas várias configurações com o objetivo de buscar a mais adequada ao caso. Foram utilizados 14 meses de dados de geração de energia, de temperatura ambiente, da incidência de radiação solar e da hora do dia para as tecnlogias de silicio cristalino (a-Si), silicio policristalino (p-Si) e silicio monocristalino (c-Si), de janeiro de 2015 até março de 2016. A aplicação utilizou o algoritmo de Levenberg-Marquard. Foram testados modelos com uma camada oculta e uma camada de saída. Na camada oculta foram testadas sete configurações com 5, 10, 15, 20, 25, 30 e 60 neurônios. As funções de transferência foram logsigmoide e purelin. O algoritmo de Levenberg-Marquard obteve coeficiente de correlação superior a 0,91 para a-si, 0,97, para p-si e 0,96 para c-si, revelando-se adequado a esse tipo de análise.