Resumen:
Com a constante preocupação mundial acerca da sustentabilidade, há a necessidade
de substituir fontes não renováveis de energia por fontes renováveis. O sistema
elétrico tem tido um crescimento significativo das fontes renováveis de energia em sua
composição, com destaque para a energia solar e eólica. Com isso, existe a
necessidade de se realizar estudos sobre o potencial de geração de uma determinada
região. Uma alternativa para isso é estabelecer um método de previsão a partir de
dados meteorológicos de radiação solar, que seja preciso e eficiente. O registro desse
tipo de série de dados é realizado através de estações meteorológicas automáticas
(EMA) ou convencionais (EMC). A identificação de sistemas representa sistemas
elaborados a partir de dados de entrada e saída, através de modelos matemáticos.
Utiliza-se a ferramenta MATLAB em conjunto com o System Identification Toolbox
para a identificação de sistemas lineares (ARX e ARMAX) e não lineares
(Hammerstein-Wiener), aplicados a um banco de dados onde é identificada a estrutura
que apresenta uma melhor estimação dos parâmetros, na qual utiliza-se uma parte
dos dados para criação dos modelos e outra parte para validação. Os modelos
estimados foram estudados e comparados, onde o modelo não linear Hammerstein-
Wiener foi mais eficiente para estimação dos modelos, pelo fato de apresentar uma
maior acurácia de 99,96%, além de um melhor FPE – Final Prediction Error de
0,002215, enquanto os modelos discretos ARX e ARMAX apresentaram uma acurácia
de 93,49% e 73,85, respectivamente. Comprovando assim, a eficácia da aplicação do
método de identificação de sistemas para geração de um banco de dados compatível
com o real.
Descripción:
FREITAS, Matheus Lucas Maia de. Previsão de radiação utilizando identificação de sistemaslineares e não lineares. 2021. 55f. Monografia - Curso de Engenharia de Energias, Instituto de Engenharias e Desenvolvimento Sustentável, Universidade da Integração Internacional da Lusofonia Afro-Brasileira, Redenção-Ceará, 2021.
