| Título: | Análise de séries de tempo aplicada à difusão da energia fotovoltaica no Brasil |
| Outros títulos: | Time series analysis applied to photovoltaic power diffusion in Brazil |
| Autor(es): | Dias, Arthur de Brito |
| Orientador(es): | Ferreira Filho, Anésio de Leles |
| Coorientador(es): | Melo, Fernando Cardoso |
| Assunto: | Energia - fontes alternativas
Geração distribuída fotovoltaica
Séries temporais |
| Data de apresentação: | 30-Nov-2020 |
| Data de publicação: | 3-Out-2023 |
| Referência: | DIAS, Arthur de Brito. Análise de séries de tempo aplicada à difusão da energia fotovoltaica no Brasil. 2020. 79 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2020. |
| Resumo: | A capacidade de se prever e projetar tendências do mercado fotovoltaico é uma atividade
importante para a definição de diretrizes de planejamento energético, estruturação tarifária e
simulações de impactos na rede devidos a diferentes níveis de penetração fotovoltaica. Com
vistas à contribuição na área de projeções de potência fotovoltaica, este trabalho apresenta
algumas metodologias já consagradas na área de análise de séries de tempo, propondo a
modelagem das séries históricas brasileiras de microgeração fotovoltaica residencial e microgeração fotovoltaica comercial no período entre agosto de 2013 e dezembro de 2019.
Foram obtidos três categorias de modelos estatísticos( suavização exponencial, ARIMA e
modelos estruturais) para cada série apresentada, os quais apresentaram uma faixa de erro
percentual de previsão( MAPE) de 0,7% a 3,2%. |
| Abstract: | The ability to predict and project trends in the photovoltaic market is an important activity
for the definition of energy planning guidelines, tariff structuring and simulations of impacts
on the network due to different levels of photovoltaic penetration. Aiming contribution in
the area of photovoltaic power forecasting, this work presents some methodologies already
established in the area of time series analysis, proposing the modelling of Brazilian historical
series of residential photovoltaic microgeneration and commercial photovoltaic microgeneration in the period between August 2013 and December 2019. Three categories of statistical
models (exponential smoothing, ARIMA and structural models) were obtained for each series presented, which presented a range of percentage error of prediction (MAPE) of 0.7 %
to 3.2 %. |
| Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2020. |
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| Aparece na Coleção: | Engenharia Elétrica
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