Previsão da Potência Elétrica de um Sistema Fotovoltaico: Uma Análise Comparativa entre Modelos de Aprendizado de Máquina / Prediction of Electric Power of a Photovoltaic System: A Comparative Analysis Between Machine Learning Models

Aldino Normelio Brun Polo; José Airton Azevedo dos Santos

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<line> Centro Unv*rsitário Santo Agostinho </line>

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<line> www*.fsanet.com.*r/revista </line>

<line> ISSN Impresso: 1*06-6356 IS*N Elet*ônico: 2317-2983 </line>

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<line> Pr*visão da Potência Elétrica de um *i*tema Foto*ol*aico: U** Análise Compa**tiva entre </line>

<line> M*delos de Apr*ndiz*d* de Máquin* </line>

<line> Prediction o* *lect*ic Power o* a Ph*tovol*a*c Syste*: A Comparative Analy*is *etween </line>

<line> Machine ***rning Mod*ls </line>

</par>

<par>

<line> Aldino Norme*io Brun Po*o </line>

<line> Engenheir* Químico pela Uni*er*idade Estadual *o Oeste do *ar*ná </line>

<line> Mestr**o no Pro*ra*a de Pós-Grad*a**o em Tecn*logias Computac*o*ais para o *gronegócio (*PGTCA) </line>

<line> E-mail: aldin*pol*@alunos.utfpr.*du.b* </line>

<line> Jo*é Air*on Azeved* do* S*ntos </line>

<line> Dout*r em *ngenharia Elé*rica, Universidade Federal de S*nta Catarina </line>

<line> Pr*f*s*o* da *nive*sid**e Tecnológica Fe*e*al do *araná </line>

<line> E-mai*: airton@u**p*.edu.br </line>

</par>

<par>

<line> Endereço: Aldino N*rmeli* B*un Polo </line>

<line> Kerley </line>

</par>

<par>

<line> Uni*ersida*e Tecnoló*ica F*deral do P*raná - Cam*us </line>

<line> Rod*igues </line>

</par>

<par>

<line> Med**neira - Ave*ida Brasil, 423* CEP *5*84-000 - </line>

</par>

<par>

<line> Caixa Postal 2*1 - *ediane*ra - PR - Br**il </line>

<line> Art*go recebido em 29/01/20*5. Últi** versão </line>

</par>

<par>

<line> Endereço: José Air*on Azeve*o dos Santos </line>

<line> recebida em 1*/02/202*. A*rovado em *4/02/2025. </line>

</par>

<par>

<line> U*ive*s*dad* Tecnológica *ederal do Paraná - Camp*s </line>

</par>

<par>

<line> Mediane*ra - A*e*ida Br*sil, 4232 CEP 85884-00* - </line>

<line> Avaliado p*lo **stema T*iple R*view: D*s* Revi*w a) </line>

</par>

<par>

<line> Caixa Postal 27* - Med*aneira - PR - Brasi* </line>

<line> pelo Editor-Chef*; e *) *ou*le Blind R*view </line>

<line> (avalia*ão c*ga por dois a*aliadores *a área). </line>

<line> Revisão: Gramatical, No*ma*iv* e de Formatação </line>

</par>

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<line> Previsão da P*tênci* Elé*rica de um Sistema Fotovol*aico: Uma An*lis* Comparat*va entre Modelos </line>

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<line> RESUMO </line>

</par>

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<line> Es*e trabalh* *em como objetivo comparar, </line>

<line> na p*e**sã* da potên**a el*tr*c* *erada por *m </line>

</par>

<par>

<line> sist*ma fotov*ltaico, os de*e*penhos *e previsão dos algoritmo* X*B*ost (Xtreme G*adient </line>

</par>

<par>

<line> Boostin* R**r*s**r) e LighGBR (Li*ht Gradient Boost*ng *egre*sor). Uma b*se de </line>

</par>

<par>

<line> obtida *e um sistema fotovoltaico localizado ** região oeste pa*anaense foi utilizada pa*a </line>

<line> *ealizar *sta compa*a*ã*. A base de dados, com 21604 obser*ações, ap*e*enta as seguintes </line>

<line> va*iáveis: *o*ência elétrica, temperat*ra d* sistema fo*ov*ltaico e ir*adiação so*ar. Mode*o* </line>

</par>

<par>

<line> p*r mei* da bi*lioteca de *j**te de </line>

</par>

<par>

<line> hi*erpar*metros **t*na, foram im*lementados na linguagem *e programação Python. </line>

</par>

<par>

<row> Resultados d* previsão foram comparados *or meio das métricas: R (Determinat*on </row>

<row> co*fficient), MAE (Mean Abs*lute Perc*nt E*ror) e R*S* (Root *ean Squared Error). </row>

</column>

</par>

<par>

<line> Veri**cou-*e, para resu*tados de </line>

<line> um, dois e quatro dias, que o modelo **Boost </line>

</par>

<par>

<line> apresentou, *om relação ao modelo *ighGB*, um melhor desempe*ho. </line>

<line> Palavras-chave: Aprendizad* de máqu*na. M*delos. Optuna. Python. </line>

<line> AB*TRACT </line>

</par>

<par>

<line> aim* to compare *he </line>

<line> pe*form*nce of *he XGBoost (Xtreme Grad*ent Boosting </line>

</par>

<par>

<line> Regre*so*) </line>

<line> and LighGBR (L*ght Gradient Boosti*g Regressor) </line>

<line> *lgorithms in p*edicting </line>

</par>

<par>

<line> e*ectrical power gen**ated by a phot*voltaic syst*m. A database obtained *r*m a pho*o*oltaic </line>

</par>

<par>

<line> system locate* in the wes*ern region of Para*á wa* u**d to perform thi* compa*ison. </line>

</par>

<par>

<line> d*tabase *resents 21,604 observa*io*s *nd t*e followi*g variables: elec*ri*al po*er, </line>

<line> photovol*ai* syst*m temper*tu*e, and solar irra**ation. XG**ost and LighGB* f*recasting </line>

<line> *ode*s, o**imized through t*e *ptuna hyperparameter tu*ing library, *ere implemen*ed in </line>

</par>

<par>

<row> Pyt*on. Forecas*in* res*lts we*e compared us*ng the *ollowing metrics: R (*eter*in*tio* </row>

<row> coefficie*t), MAE (Me*n Abs*l*te Percent E*r*r), a*d *MSE (R*ot Mean Sq*ared Erro*). It </row>

<row> was f*und that, f*r one-, two- and four-day fo*ecasting r*sults, th* XGBoost model present** </row>

<row> better perf*rmance t*an the LighGBR model. </row>

<row> Keywords: Machi*e learning. *odels. **tu*a. Python. </row>

</column>

</par>

<par>

<line> Rev. FS*, Teresi** *I, v. 22, n. *, art. 9, p. 17*-182, mar. 2025 </line>

</par>

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</par>

<par>

<line> 1 INTRODUÇÃO </line>

</par>

<par>

<line> A energia sol*r fotovoltaic*, *nergia </line>

<line> limpa, ren*vável e sust*ntá*el, tem **d*, nos </line>

</par>

<par>

<line> último* anos, um gr*nde cresciment* no *rasil devido à instalação *e pa*néis fo*ovoltaicos </line>

<line> *m residênc**s, empre*as e faze*das so*ares de grande porte. Sua geraçã* alcan**u 50,6TWh </line>

</par>

<par>

<line> em 2*23, apr*s***a*d* um cr*s*iment* de 68,1%. Sua ca*aci*ad* *nstalada </line>

</par>

<par>

<line> 37843MW, expandindo 54,8% </line>

<line> em *el*çã* ao ano anterior (EPE, 2024). Cont*do, as </line>

</par>

<par>

<line> condiç*es meteorológicas in*e*ta* , int*rmitentes * va*iáv*i* *fetam diretam*n*e a integração </line>

<line> da pro*ução de energia foto*ol*a*ca à red* de e*ergia elé**ic*. </line>

<line> A *apacidade *e *rever com precisã* a en***** produz*da por sistemas fotovo*taicos é </line>

</par>

<par>

<line> principais desafios pa** integraçã* *o*ovolta*ca em mas*a (A*-ALI *t </line>

</par>

<par>

<line> N*s*e conte**o, vários tr*balhos apresentados *a literatu** tê* u*ili*ado técnicas de ma*hine </line>

<line> lear*ing e *eep learnin* *ara previsã* da energia g*rada por si*tem*s f*t*vo*taicos. Dentre </line>

<line> e**e* trabalhos, pod*m-** citar: Z*ou et *l. (20*3) que pr*puse**m, *ara previs** de pot**cia </line>

<line> de saída de um sis*ema fot*vo*taico, a ut*lização de um mo*elo híbrid* RFR (Random F*r*st </line>

<line> *egr*ssor) - XGB*ost (X*reme Gradien* *o**ting Re*ressor). Resultado* exper*men*ais </line>

<line> demons*raram *u* o m**elo R*R-XGBoost obteve um de*emp*nho de previsã* s*per*or ao* </line>

</par>

<par>

<line> *odelos RFR * XGBoo**. Al-Al* *t al. (2023) *t*li*a*am, </line>

<line> para previsão de p*odução de </line>

</par>

<par>

<line> energi* *o*ar, um* co*bin*çã* das redes CN*-LS*M (C*nvolu*ion** *eural ne*work - Long </line>

</par>

<par>

<line> S*ort-*erm Memory). Seus resultados mostraram </line>

<line> que o mod*lo pr*posto pode ser utilizado </line>

</par>

<par>

<line> com* uma técnica de previs*o confiável, que facil*ta a inte*ração de energia s*la* * redes </line>

<line> e*é*ricas. *arip et *l. (2023) ut*li*a*a* rede* neurais *STM, *i*STM e *tacked LSTM para </line>

</par>

<par>

<line> *revisão de </line>

<line> ene*gia f**ovol**i*a. Co**luíram *u* a rede s*acked LSTM apres*nt*u me*ho* </line>

</par>

<par>

<line> dese*pe*ho de previsão. No entanto, relata*am q** m*is pesquisas de*e* ser reali**das para </line>

<line> aprimor*r o modelo de *revisão. Xu et al. (**24) prop*se*a* a uti*ização *e m*d*los GRU </line>

</par>

<par>

<line> (*ated Recurrent Un*t) e XGBo**t para m**hora* o desempen*o *a </line>

<line> previs*o horária </line>

</par>

<par>

<line> energia s*la* </line>

<line> de longo p*azo. Rela*aram *u* o *étodo pr*posto demo*stra *esempenho </line>

</par>

<par>

<line> superior quando co*parado a mod*lo* de p*evi*ão </line>

<line> de lo*go pr*zo de última </line>

</par>

<par>

<line> geração. Já Agga et al. (20*2) *ropuseram a u*ilização da rede *NN-LST* *ara p*evisão da </line>

</par>

<par>

<line> energ*a so*ar fot**oltaica de curto p*azo. *oncluí**m que o model* CNN-LSTM, </line>

</par>

<par>

<line> *omparação com *s *odelos CNN, L*TM e *L* </line>

<line> (*ultilay*r Perception), obte*e o melhor </line>

</par>

<par>

<line> d*semp*nh* de p*evisão. </line>

</par>

<par>

<line> Nesse *ont**to, </line>

<line> trabalho </line>

<line> *omo obj*tivo *ompar*r, ** previsão da potência </line>

</par>

<par>

<line> elétrica </line>

<line> gerada </line>

<line> por u* sistema f*tovolta*co, o </line>

<line> d*sempenho *e *rev*são dos al*oritmo* </line>

</par>

<par>

<line> w*w*.fsanet.co*.br/*evista </line>

</par>

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<line> Previsão da Potência Elétrica de um Si**e*a Fotovol*a*co: Um* Análise Comparati*a entre Model*s </line>

</par>

<par>

<line> *G*oos* (*t*eme Gradient Bo**ti*g Regress**) e *ig*G*R (Light G*adi*n* Boo*ting </line>

<line> *egresso*). </line>

<line> 2 FUND*MENTAÇÃO TEÓRICA </line>

<line> 2.1 S*stema Fotovol*aico </line>

<line> Os c*mponentes bá*icos do si*tema fot*voltai**, localizado no C*mpu* Medianeir* da </line>

<line> Universidade *ecnológica *edera* *o Paraná (UTFPR), são apresentados na Figura 1, </line>

<line> indicando o **njun*o fo*ovo*taico e o sistema de controle. </line>

<line> *igura * - Sistema fotovoltaico </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Olivei*a et *l. (2*23). </line>

<line> 2.* Alg*ritmos </line>

<line> X*reme Gradient Bo**ting ***ressor (*GBoost): O XGBo**t, p*oposto por C*en & </line>

</par>

<par>

<line> Guestrin *m 2016, um algori*mo de conjunto é </line>

<line> *aseado em á*vore *e decisão com a*mento </line>

</par>

<par>

<line> do g*adi*nte (gradien* boosting). A* árvores, no boos*ing, são c*nst*uídas na sequência, d* </line>

<line> modo qu* a á**or* subseq*en*e aprenda e re*uza *s erros da anterior. ** erros são </line>

<line> minimizad*s a*ravés de um algoritmo de *radie*te desce*de*te. Nesse algor*tm*, o tempo de </line>

<line> treinamento é melhora*o por m*io d* p*oces**mento *a*al*lo (SOLANO et **.,2022). </line>

<line> Light Gradient B*os*ing Machine (LighGBM): O *l*oritmo LighGBM, propo**o *e*a </line>

<line> Microso** MSRA e* 2016, é uma técn*ca *e machin* learning u*iliz*da tanto para regressão </line>

</par>

<par>

<line> (Light </line>

<line> Gradient Boosting Regre*so* (Ligh*BR)) qua*t* para cla*si*icação. O LighGBR, </line>

</par>

<par>

<line> c*mo o alg**itmo XGBoost, tam*é* é um al*oritmo basea*o em árvore* de dec*são. Esse </line>

</par>

<par>

<line> *lgoritmo aplica t*cni*a* de *radient boo*t*ng </line>

<line> para c*nstruir um conjunto d* árvores de </line>

</par>

<par>

<line> decisão, com f*co *spe*íf*co em efici*ncia e vel*cida*e. Utiliza, para otimiz*r o p*ocesso de </line>

<line> Rev. FSA, Te*es*na PI, v. 22, n. *, ar*. 9, p. 170-182, mar. 2025 www4.fsa*et.com.*r/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> A. N. B. Polo, J. A. A. Santos </line>

</par>

<par>

<line> tr*inamento e for*e*er *odelos de previs*o d* alto dese*pe*ho, a estratégi* de cr**c**ento </line>

</par>

<par>

<line> de árvore (leafwise). Ess* algoritmo tem g*nhado, devido à sua velocidade e *ap*cidade </line>

</par>

<par>

<line> lidar com grandes conjuntos de </line>

<line> d*dos, mui*o de*taque n* *rea *e machin* </line>

<line> l*arning </line>

</par>

<par>

<line> Hi*erparâmetros sã* variáveis que c*ntrolam o processo de apre*d*zag*m de um </line>

<line> m*del* de ma*hine lea*ning. Ess*s *ariáveis podem ser otimizadas p*r m*i* de a*goritmos de </line>

<line> bus*a. O Optuna é um* bi*l*ot*ca d* oti**za*ão de hipe*par*metros do Python. El* acelera, </line>

<line> por meio da poda ** testes po*co promissore*, o te*** de otimi*aç*o dos hiperparâmet*os. O </line>

<line> Opt*na pesquis* os m*lho*es *iperpa*âmet*os dos modelos de p*evisão por meio de </line>

<line> al*oritmo* de oti*ização bayesiana (DEN* et al., 2024; LIM, 2022; AGGARWAL, 2*20). </line>

<line> 2.4 Vali*ação Cruzada </line>

<line> Para *ivisão do con*unt* de d*dos *m subconju**os de treiname*to e validação, </line>

</par>

<par>

<line> utilizou-*e a técnica </line>

<line> ** val*dação cr*zada. Essa t*cn*ca divi*e </line>

<line> os dad*s em k partições </line>

</par>

<par>

<line> mutu*mente excluden*es, de m*d* *ue *ada *arti**o é utilizada som*nte **a vez para </line>

</par>

<par>

<line> validação, enquanto as dema*s são </line>

<line> utilizadas pa*a treinamen*o. Esse proc*sso é realiza*o </line>

</par>

<par>

<line> vezes, alt*rnan** de for*a *ircul*r a partição de validaçã* (J*N*** *t al., 2*19). </line>

<line> Após vários expe*imento*, k=1* foi escolhido para *ste e*t*do, o que significa que em </line>

<line> c*da *odada um* pa**içã* é selecionada como conj*nto d* v*lidação e as nove rest*ntes c*mo </line>

</par>

<par>

<line> co*junto de tre*n*me**o. Ess* pro*esso se repete dez vezes, </line>

<line> cada vez escol*endo </line>

</par>

<par>

<line> subconjunt* difer*nte como conju**o d* validação. </line>

</par>

<par>

<line> 3 MA*ERIAIS E MÉTODO* </line>

</par>

<par>

<line> Nesta seção serão abordado* os pr**edimentos adotados para rea*i*açã* do tra*alho. </line>

<line> 3.1 Base de Dados </line>

</par>

<par>

<line> A ba*e de dados, </line>

<line> *btida por meio do si**ema de aqui*ição de dados (micrologger </line>

</par>

<par>

<line> Campbell C*23X), é formada pelas </line>

<line> variáv*is: Tempo (Time), Irradiaçã* Solar Global </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, *eresi*a, v. 22, n. 3, art. 9, p. *7*-1**, *ar. 2*25 </line>

<line> w*w4.fsane*.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Previsão da Potência Elétrica de u* Si*tema Fotovoltaico: Uma *ná*ise Comparativa entre Model** </line>

</par>

<par>

<line> mes** **c*inaçã* d* pai*el (Irrad), Temp**atura de O*eração *o paine* (Te*p) e Potência </line>

<line> El*trica (Pot). Cada uma das qu*tro va*iá*eis apresenta 21*04 obser*a*ões. Os *eis primeiros </line>

<line> r*gistros do conjunto de dados são apre*enta*os na *igura *. </line>

<line> Fig*ra 2 - Seis pri*eiros re*is*ros da base de dados </line>

</par>

<par>

<line> F*nte: Os autores. </line>

<line> Os Boxplot* dos **dos das quat*o va*iáve*s s*o *p*ese*t*dos na Figura *. </line>

<line> Figura 3 - Boxp**ts das *ari**eis: Time, Tem*, Irrad e Po* </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Os autore*. </line>

</par>

<par>

<line> Na Figu*a 4 apr*sentam-se a correlação das </line>

</par>

<par>

<line> v*riáv*l *ot. Observa-se, dos coeficient*s d* **rrelação apresenta*os na figura, que a var*á*el </line>

<line> Irrad*ação So*ar (Irr*d) **m m*ior impa*to sobr* a potência el*tric* **rada pe*o sistema </line>

<line> fotovolt*ico (0,93). </line>

<line> R*v. FSA, Teresina P*, v. 22, n. 3, *r*. *, p. 170-182, mar. 2025 *ww4.fs*n*t.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> *. N. B. Polo, *. A. A. Santos </line>

</par>

<par>

<line> Figura 4 - Correl*ções das variáveis Irrad, Te*p e Time com a variável Pot </line>

</par>

<par>

<line> Fo*te: Os autores. </line>

</par>

<par>

<line> 3.2 *étrica* </line>

</par>

<par>

<line> Neste e*tud*, para avaliaçã* do de*e*penho do* modelos XGBoost e Lig*G*R, </line>

<line> utili*aram-*e a* métricas R2, MAE e *MSE (Tabela 1). A raiz d* erro q*adrátic* mé*io </line>

</par>

<par>

<line> (RMSE) é uma forma padr*o de medi* o err* </line>

<line> d* um model* na pre*isã* de dados </line>

</par>

<par>

<line> quantitativo*. O *rr* absoluto *édio (*AE) é um* métrica que fornece a méd*a d* diferença </line>

<line> a*s*luta *ntre a p*ev*são *o modelo e o valor ob*ervado. O R2 é uma mé*rica que repre*enta a </line>

<line> eficácia d* ajuste de um mo*e*o de regressão. E*sas métrica* são *uito utili*adas ** </line>

</par>

<par>

<line> avaliação de desempenho *e modelos d* previ**o (MAG*RAOUI et al., 202*; </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Ta*ela 1 - Métricas R2, MAE e RMSE </line>

</par>

<par>

<line> Métric* </line>

<line> Equação </line>

<line> Melhor *esultado </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Fonte: Os autores. </line>

</par>

<par>

<line> ww*4.fsanet.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Previsão da Potência Elétrica de um Sistema F*to*o*tai*o: Uma Análise C*m*arativa e*tre *odelos </line>

</par>

<par>

<line> é o valor real do pe*íodo i, </line>

<line> é a previsão para o perío*o i e é o *ú*e*o de n </line>

</par>

<par>

<line> obser*aç*es. </line>

<line> 3.3 Etapas do Trab*lho </line>

<line> A estrut**a propos*a *ara fazer a *revi**o da potência elétri*a *o sistema fotovoltaico </line>

</par>

<par>

<line> f*i di*idida em três </line>

<line> etapas. Na pri*eira *tapa, fo* realiz*da a coleta e a limpeza dos </line>

<line> dados </line>

</par>

<par>

<line> obtidos do sistema fotovoltaico. Apli*ou-se também, para ev*tar vié* em </line>

<line> *ireçã* a **lo*es </line>

</par>

<par>

<line> e*tremos, normalização aos dados. Ne*sa et*pa os dados *os c*nj*n*os de teste </line>

<line> foram </line>

</par>

<par>

<line> separados d* bas* d* da*os. Na **gu*da etapa, trei*amen** e valid*ção, os da*os *oram </line>

<line> d*vididos por meio da téc*i** de validação cru*ada *os conjunt*s de dados de treinamento * </line>

<line> va*id*ção. Nessa etapa, utiliz*u-se o algo*itmo de bus*a Optuna para encontrar os melh*res </line>

</par>

<par>

<line> h*perpa*âme*ros dos model** XGBoost *igh*BR. Na etapa de t*ste, terceira et*pa, os e </line>

<line> result*dos de p*evisão p**a os conju*tos de teste dos mode*os XG*oo*t * Ligh*BR *ão </line>

<line> avaliados por m*io das m**rica* R2, MAE e **SE. </line>

<line> 4 RESULTADOS * DI*CUS*ÕE* </line>

<line> Inic*alm*nte, *este estu*o, re*lizou-se uma an*lis* descritiva do* da*os obtidos do </line>

<line> si*tema foto*oltaico (Figu*a *). Para os dados d* potência elétrica (*ot), ger*da pelo sistema </line>

</par>

<par>

<line> *otovoltaico, foram o**ervado* uma p**ência médi* </line>

<line> de 32,*26W * desvi* padrão de </line>

</par>

<par>

<line> 2*,920*. Obs*rvou-se, por meio dess*s *alo*es, u* *lto c*ef*cie*te de varia*ão (6*,6%). </line>

<line> Figu** 5 - Anál*se descriti*a dos d*dos t*e**amento e validaç** </line>

</par>

<par>

<line> *onte: *s autores. </line>

</par>

<par>

<line> **v. FSA, Teres*na PI, v. 22, n. 3, art. 9, p. 17*-182, ma*. 20*5 </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> A. N. B. Pol*, J. A. A. Santos </line>

</par>

<par>

<line> 4.1 Seleção de Hiperparâme*ros </line>

</par>

<par>

<line> Es*olheram-s*, *ara re*li*ar os ajustes, quatr* hipe*parâ*etros do XGBo*st * cinco do </line>

<line> LighGBR, d*ixando os outros h**erparâmetros dos m*delos co* valor*s padrão. A *escrição </line>

<line> dos hi*erparâmetros é **resentada na T*bela *. </line>

<line> T**ela * - D*s**içã* dos ***âmetros </line>

<line> Parâmet*o Descrição </line>

</par>

<par>

<row> max_depth </row>

<row> mi*_*hild_weight </row>

<row> num_*eaves </row>

<row> n_es*imator* </row>

<row> colsample_b*tree </row>

<row> min_child_weight </row>

</column>

<row> Pro*undidade máx**a da árvore. </row>

<row> Soma mínima *o peso da instância. </row>

<row> Taxa d* apr**dizage*. </row>

<row> Máximo de folhas por *rvore. </row>

<row> Número de árvores. </row>

<row> *roporção de sub*mos*ragem d* recursos. </row>

<row> Soma m*n**a do peso da i*stância. </row>

<row> Fonte: Os auto*es. </row>

</column>

</par>

<par>

<line> Os intervalos de buscas e os melhores valores d*s *iperparâmetro* encontrados **r *ei* do </line>

<line> al**ritmo de busca Optuna *ão *presentados na Tabela 3. </line>

<line> Ta*ela 3 - *arâmetros d*s model*s </line>

<line> *lgoritmo Hiperparâmetro Int*rv*lo de Busca Va*or*s *timos </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<row> **B*ost minmchxi_*d_pteight a de h _ w </row>

<row> colsampl*_b*tre* </row>

<row> learn**g_rate </row>

<row> num_leaves </row>

</column>

<par>

<line> LighGBR </line>

<line> c**s*mple_bytree </line>

</par>

</column>

</column>

</par>

<par>

<line> Fonte: Os aut*res. </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Compara*-se, para </line>

<line> testar desemp*nho *** *odelos X*Boost e LighG*R, os *es*ltados o </line>

</par>

<par>

<line> obtidos nos m*delos ** previsão aos resultados de p*tência elétrica observa**s em cam*o. </line>

<line> Para r**l*z*r essa compar*ção, util*zaram-*e *rê* c*njuntos ** teste: 1 dia (721 d*do*), 2 dias </line>

<line> (14*2 dados) e 4 dias (2884 dados). Obs*rva-*e que e*s*s c*njuntos de dados *ã* </line>

<line> Rev. FSA, Ter*sina, v. 22, n. 3, ar*. *, p. 170-18*, mar. 2025 ***4.fsanet.com.b*/r**ist* </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> *rev*são da Potência E*ét*ica de um Sis*ema Fotovolta*co: Uma Análise Comparativ* *ntre Mo*e*os </line>

</par>

<par>

<line> p*rticiparam da etapa de seleç*o dos hiperparâmetros. Na Figura *, a*resentam-*e, em termos </line>

<line> *ráficos, os res*ltados das p**visões dos valo*es observados e p*ed*tos d* potência elétrica </line>

<line> gerada pel* s*stema fotovoltaico. Pode-se notar, nos r*sulta*os apresentad*s ** figura, um </line>

<line> bom a*us*e entr* *s *alores es*erados e *reditos pe*os mode**s. </line>

<line> Fi*u*a 6 - Curvas - Con*unt*s d* Teste (1 dia, 2 dias e 4 **as) </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Os autore*. </line>

<line> Na Tabela 4 apres*ntam-se, para o* três co*ju*tos de teste*, os re*ultados das métr*ca* </line>

<line> de desempenho. Observa-se que *s métri*as foram computadas exclusivamente para o pe*ío*o </line>

<line> d*urno, abrangendo das 6h às 18h. </line>

<line> Rev. FSA, Teresi*a PI, v. 22, n. 3, a*t. 9, p. 170-**2, mar. 2025 www4.fsanet.com.b*/re*ista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Tabela 4 - D*scriçã* dos Parâmetr*s </line>

<line> *étricas - 1 **a </line>

</par>

<par>

<line> Modelo </line>

</par>

<par>

<line> XGBoos* </line>

</par>

<par>

<line> LighGBR </line>

</par>

<par>

<line> Métri*as - 2 dias </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> *odelo </line>

</par>

<par>

<line> XGBoost </line>

</par>

<par>

<line> LighGB* </line>

</par>

<par>

<line> Métricas - 4 dias </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Modelo </line>

</par>

<par>

<line> XGBoost </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Fon*e: Os autore*. </line>

<line> *ode-se ob*e*var, d*s resultados *presentados *a Tabela *, uma leve vantagem do modelo </line>

<line> *GBoost sobre o Mod*lo L*gh*BR, com R2 mais próxim* de 1 e me*or*s v*lo*es de MAE e </line>

<line> 5 CONSIDERAÇÕ*S *IN*IS </line>

</par>

<par>

<line> Neste *rabalho abordou-se a co*par*ção *e *esempenho na *re*isão </line>

<line> da p*tência **étrica </line>

</par>

<par>

<line> fotovoltaico dos **goritmos XG*oost (Xtreme Gr*dient *oos*ing </line>

</par>

<par>

<line> Regressor) e LighGBR (Li*h* Gradi*nt B*osting Regres*or). O* modelos de pr*visão </line>

</par>

<par>

<line> **ple*e***dos p*r me*o *esse* algoritmos passa*am </line>

<line> pel*s fases de: preparação </line>

<line> de dados, </line>

</par>

<par>

<line> definição das *stru*ur*s, treinamento, v*lidaçã* e teste*. </line>

</par>

<par>

<line> Ini*ia*mente, na etapa de tre*namen*o e validação, otimizaram-se, por meio do O*tuna, </line>

<line> os hiperparâmetros dos mo*elos **Boost e LighGBR. Na sequência te*tou-se, para valores </line>

<line> que não participaram da etapa de *reinamento e v*lidaç*o, o d*semp**ho *os d**s modelo* de </line>

<line> previs*o. Observou-se que os indicadores de desempenho (R2, RMSE e MA*) obtidos pelo* </line>

<line> *ois m*delos, apresen*aram resultados muito similares. *ontud*, * modelo XGB*ost </line>

<line> a*resen**u, com *elação ao modelo Li*hGBR, um melho* desempenho. </line>

<line> Por fim, pode-se obs***ar que ambos ** modelos são válidos e pode* s*r util*zados na </line>

<line> *re*isão de potência elétri*a de sistemas fotovoltaicos. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. F*A, Teresin*, v. 22, n. *, *rt. 9, p. 170-182, mar. *025 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Pr*visão da Po*ência Elétrica de u* Sistema Fotovo*ta**o: Uma Análise C*mparativa entre Mode*os </line>

</par>

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<line> *EFER*NCIAS </line>

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<line> *GGA, A.; ABBOU, A.; LABBADI, M.; HO*M, *. E. CNN-LSTM: An efficien* hybrid </line>

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<line> archite*tu*e for predic*ing sho*t-term photovoltaic *ow** producti*n. E*ectric </line>

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<line> forecastin* method an* applica*i*n for ultra-**ep fractured r*servoir productio*. Frontiers *n </line>

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<line> *rediction </line>

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<line> RF-XGBoost </line>

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<line> h*tps://ieeexplore.ieee.org/document/10393154 >. Acesso em: 5 mar. 20*4. </line>

<line> Como Refer*ncia* este *r*ig*, conforme ABNT: </line>

<line> *. N. B. POLO, J. A. A. *ANTOS. **evisã* da Pot*ncia *létrica de um Sistema Foto*olta*co: Uma </line>

<line> An**ise Comparativa entr* Mode*os de Apren*iz*do de Máquina. Rev. FSA, T*resina, v. 22, n. 3, *rt. </line>

</par>

<par>

<line> Contrib*i*ão dos Autores </line>

</par>

<par>

<line> 1) conce*ção e planeja**nto. </line>

</par>

<par>

<line> 2) análise e interpre**ção *os dados. </line>

</par>

<par>

<line> *) ela*oração d* rascunho o* na revisão crí*i*a do con*eú*o. </line>

</par>

<par>

<line> 4) particip*ção *a a*r*va*ão da versã* final do m*nu*cri*o. </line>

</par>

<par>

<line> Re*. FS*, T*resina, v. 22, n. 3, art. 9, p. 170-182, mar. 2025 </line>

<line> ww*4.f**net.*o*.br/revista </line>

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ISSN 1806-6356 (Impresso) e 2317-2983 (Eletrônico)

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