por Caio Prá Silva
Mesmo com a expansão do uso de energias de fontes renováveis, como a energia fotovoltaica, regiões com variações climáticas e grande presença de nuvens, há a necessidade de ser capaz de realizar previsões a curto prazo, por isso o termo nowcasting, sobre a geração de energia pelo parque fotovoltaico em questão, permitindo que geradoras de energia de outras fontes sejam informadas com antecedência e se preparem para tomar medidas, evitando quedas e variações na rede elétrica.
Além disso, as células fotovoltaicas, responsáveis pela captação da radiação solar e transformação em energia elétrica, são sensíveis a variações abruptas na recepção luminosa. Com isso, quando nuvens alteram a irradiância solar, o que pode acontecer bruscamente em um pequeno período, há a possibilidade de prejudicar os equipamentos, causando danos e possivelmente inutilizando partes importantes dos painéis.
Assim, ser capaz de prever a variação da irradiância também visa tomar decisões para proteger os aparelhos responsáveis por gerar energia, garantindo maior durabilidade e menos custos.
Como principal atividade durante o período de vigência da bolsa, foram anotadas imagens para a construção de um datasheet, com o qual foram treinados diversos modelos diferentes e com parâmetros diferentes de deep learning, para que eles sejam capazes de detectar a presença de nuvens e classificá-las, bem como analisar o fluxo óptico das nuvens. Com esses dados previstos, podem ser criadas estratégias para a proteção das células fotovoltaicas e estimativas de geração elétrica, gerando métricas e dados de controle.
Assista ao resumo do estudo em vídeo aqui – Repositório Institucional da UFSC
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