Please use this identifier to cite or link to this item: repositorio.unilab.edu.br/jspui/handle/123456789/3965
Title: Aplicação de redes neurais artificiais para estimação de radiação solar: um estudo de caso para região do maciço de Baturité
Authors: Castro, Hugo Hermano da Costa
Keywords: Energia solar
Modelagem computacional
Rede neurais artificiais
Issue Date: 3-Aug-2018
Citation: CASTRO, H. H. C. (2018)
Abstract: Sabe-se da relevância de dados acerca da radiação solar em algumas áreas, como a de energias de renováveis. Entretanto, nem sempre os dados de previsão solar, estão disponíveis para áreas que se deseja estudar. A fim de contornar esse problema, faz-se necessário o desenvolvimento de modelos analíticos de estimação que possam responder de forma eficaz aos métodos científicos convencionais. Vale ressaltar que, o conhecimento preciso destes dados relacionados à radiação solar é de fundamental importância, para o planejamento energético, para a implantação e desenvolvimento de projetos de plantas fotovoltaicas. Neste contexto, este documento compreende o estudo de desenvolvimento de um algoritmo capaz de estimar a radiação solar, através da modelagem computacional baseada em Redes Neurais Artificiais (RNA) para uma possível aplicação na região do maciço de Baturité. Fornecendo uma ferramenta útil, capaz de gerar dados de radiação, contribuindo positivamente para o desenvolvimento de mais projetos no setor de geração elétrica fotovoltaica.
Description: CASTRO, Hugo Hermano da Costa. Aplicação de redes neurais artificiais para estimação de radiação solar: um estudo de caso para região do maciço de Baturité. 45 f. Monografia (Graduação) - Curso de Engenharia de Energias. Instituto De Engenharia e Desenvolvimento Sustentável. Universidade da Integração Internacional da Lusofonia Afro-Brasileira. Acarape-CE, 2018
URI: repositorio.unilab.edu.br/jspui/handle/123456789/3965
Appears in Collections:Monografia - Engenharia de Energias

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
HUGO HERMANO DA COSTA CASTRO_Monografia.pdf2018_mono_hhccastro.pdf.2,81 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.