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dc.contributor.authorCastro, Hugo Hermano da Costa-
dc.date.accessioned2023-10-16T15:04:55Z-
dc.date.available2023-10-16T15:04:55Z-
dc.date.issued2018-08-03-
dc.identifier.citationCASTRO, H. H. C. (2018)pt_BR
dc.identifier.urirepositorio.unilab.edu.br/jspui/handle/123456789/3965-
dc.descriptionCASTRO, 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, 2018pt_BR
dc.description.abstractSabe-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.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectEnergia solarpt_BR
dc.subjectModelagem computacionalpt_BR
dc.subjectRede neurais artificiaispt_BR
dc.titleAplicação de redes neurais artificiais para estimação de radiação solar: um estudo de caso para região do maciço de Baturitépt_BR
dc.typeMonographpt_BR
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