As Redes Neurais Aplicadas à Previsão de Corrente Elétrica de um Sistema Fotovoltaico / Neural Networks Applied to Electric Current Forecast of a Photovoltaic System

Leandro de Oliveira; 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> As *edes Neurais Aplicadas à Previs*o *e Corrent* El*trica ** um Sistema Fot**oltaico </line>

<line> Neu*al Networks *ppli*d *o Electri* Current Fore**st of * Photovol*aic *ystem </line>

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<line> *e*ndro de *liveira </line>

<line> Engenheiro *le*ricista pela Un***rsidade T*cnológica Fede*al do Para*á </line>

<line> E-mail: lean*ro-smi@hotmail.co* </line>

<line> Jo*é Airton Azeved* dos Santo* </line>

<line> Do*tor em En**nharia *lé*rica pela Un*v**sidade F*deral de Santa Ca*a*ina </line>

<line> Profe*sor da Unive*sidade Tecnológi*a Fe*eral do Paran* </line>

</par>

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<row> En*e*eço: Leand*o de *liveira </row>

<row> CAMPU* MEDIANEIRA Avenida Brasil, 423* CEP </row>

<row> 85884-000 - Ca*x* P*s*al *71 - Me*ian**ra - PR - Brasil </row>

<row> Ende*e*o: Jos* Airton Aze*edo dos S**t*s </row>

<row> CAMPUS MEDIANEIRA Ave*ida Br*s*l, 4232 CEP </row>

<row> **8*4-00* - Caixa Po*tal 271 - Med**neira - PR - *rasil </row>

</column>

<row> E*itor-Chef*: Dr. To*ny Kerley *e Alenca* </row>

<row> Rodri*ues </row>

<row> Artig* *ecebido e* 25/11/2021. Últi*a ve*s*o </row>

<row> recebida em 08/11/20*1. *provad* em 09/11/**21. </row>

</column>

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<line> Ava*iado pelo sistema Tri*le Rev**w: Desk Review a) </line>

<line> pelo Edito*-Chefe; e b) *ouble Blind Review </line>

<line> (avali*ção ce*a *or dois av*liadores *a ár*a). </line>

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<line> *evi*ão: Gramatica*, Normativa </line>

<line> e de Format*ção </line>

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<line> As Red*s Ne*r*is Apl*cadas à Previsão de C*rrente Elé*ri** de um Si*tema F*tovol*a*co </line>

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<line> RESUMO </line>

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<line> Recenteme*te, c*m a expansão das *ndústrias e o cre*c**en*o populac*onal, a deman*a po* </line>

<line> energia elé*rica só vem *umentando. Energias renováv*is *ão *lternativas para suprir est* </line>

<line> deman*a. De*tre elas, a energia solar se *estaca com* uma *onte sust*ntável e renovável de </line>

<line> energia. *esse cont**to, este trabalho tem como obje*i** im*lementa* *ode*os, *a**ados em </line>

<line> re*es neu*ais arti*iciais e reg*e*são lin*ar múltipla, para prediçã* d* c*rrente elét*ica gerada </line>

<line> por u* s**t*m* *olar fotovol*aico, localizado n* re*ião o*ste para*aense. Mod*los, bas*ados </line>

<line> nas arquiteturas Multilayer Per**ption (MLP) e Line*r Regression (LR), foram </line>

<line> imp*e*entados *a linguag*m *y*hon. Resultados obtidos dos mo*elos, de r*d*s neurais MLP, </line>

<line> foram c*mparad*s *or meio das métricas: CC (Co*rel*tion Coeff*ci*nt), MSE (Mean *quared </line>

</par>

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<line> neur*l **tifici*l é mai* </line>

<line> adequa**, p*ra prever a *orrente elétrica do sist*ma fotovoltaico, </line>

</par>

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<line> que o modelo de r*gressão linear. </line>

<line> Palavras-ch*ve: Energia Solar. Painel Fotovolt*ico. Re*es MLP. Regressão Line*r. </line>

<line> ABSTRAC* </line>

<line> Rec*ntly, w*t* the e*pansion of industries **d po*ulation gr*wth, the deman* for electricity </line>

<line> has only been increas**g. Renewable energ*es are alternatives *o supp*y this demand. Amon* </line>

<line> them, solar energy stands out a* a susta*nab*e and renewable source *f energ*. In this con*ext, </line>

<line> this wo*k aim* to im*lemen* models, based on artifi*ial neural network* an* multiple lin*ar </line>

<line> regression, to pre*ict the elec*ric current ge*erated by a pho*ovoltaic solar sys**m, located in </line>

</par>

<par>

<line> t*e western reg*on </line>

<line> of Paraná. Models, ba*e* on Mul*i*ayer Perception (MLP) a*d Linear </line>

</par>

<par>

<line> R*gression (LR) archi*ect*r**, were implement*d in Py*hon langu*ge. Resu*ts obtained, from </line>

</par>

<par>

<line> n*two*k models, w*re compared usin* me*rics: *C (Correlati*n C*effi*ient), </line>

</par>

<par>

<line> MSE (*ea* Squared Error) a** RMSE (Roo* *ean Squared Er*o*). The result* sug*es* *hat </line>

</par>

<par>

<line> the artifici*l *eural network model is be*ter suited, t* </line>

<line> predict the e*ectrica* current of *he </line>

</par>

<par>

<line> *hot*volta*c system, than *he lin*ar regression mode*. </line>

</par>

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<line> Keyw*rd*: Sol*r Energy. Pho*ovolta*c Pan*l. *LP Networks. *i*ea* R*gres*ion. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FS*, Teresina *I, v. 19, n. 5, *rt. 8, p. 146-1*9, mai. 2022 </line>

<line> www4.fsanet.c*m.br/revist* </line>

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<line> L. Olivei*a, J. A. A. Santos </line>

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<line> 1 INTRO**ÇÃO </line>

</par>

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<line> A demand* por ener*ia </line>

<line> vem crescendo rapidamente. Contu*o, no moment* de sup**r </line>

</par>

<par>

<line> e*ta demanda, dev*-se semp** *evar e* conside*ação os efeitos ne*ativ*s *ssocia*o* ao *so </line>

<line> d* ener*i*s não renováveis. A energia solar, *lternativa ao **o das energias nã* renováveis, * </line>

<line> uma *nergi* *b*ndante, não *oluente e *ispersa (ANTONE*I; N*ITZEL, 2016). </line>

<line> Como exemplo de *ont*s não re*ováveis de e*ergia, pode-** citar a* usinas </line>

<line> t*rmoel*tricas. Estas usinas utilizam, p*ra pro**ção de energ*a, carv*o, ***o *u *ás. Se*u*do </line>

<line> Jar*im (2007), as en*rgi*s n** renovávei* contribuem para o efeito estuf*, aq*ec*mento </line>

<line> global e para catástro*es climátic*s. </line>

<line> A utilização de ener*i* so*ar, p*r meio de mó*ul*s fo*o**ltaicos, tem se *o*nado uma </line>

</par>

<par>

<line> boa opção pa*a os consumidores. Po*e s*r *tiliza*a na *eração </line>

<line> de **et*i*idade para </line>

</par>

<par>

<line> *l*minação e bombeam*nto ** ***a (OYAMA, *008; KOLLING, 2001). Atual*ente, existe </line>

<line> um considerável crescime**o de sistem** f*tovolt*icos ins*al*dos *m **sidên*i*s, </line>

<line> princ**lamente na* regiões sul, sudeste e *ordeste. Os **st*m*s fo*ovoltaicos podem *er uma </line>

</par>

<par>

<line> alt*rnat*va para prod**ão de eletri*idade no </line>

<line> paí*. Segundo Ar*újo </line>

<line> energia </line>

</par>

<par>

<line> solar r**r*senta somente *,7% ** matriz *nerg*tic*. </line>

<line> Redes N*urai* *r*ificiais (R**) estão **ndo aplicadas em vár*as área*, ta*s como </line>

</par>

<par>

<line> engenhari*, física, </line>

<line> outras. Pod*m *er *pli*adas em p*oble*as de regress**, </line>

</par>

<par>

<line> c**ssific*ção e compactação *e dado*. As R*des </line>

<line> Neurai* Artif*c*ai* </line>

<line> *roce*sam os dados de </line>

</par>

<par>

<line> maneir* mui*o parecida ao c*r*bro *uman*. *tilizam, no *roces**ment* *e inform*ç*es, </line>

</par>

<par>

<line> p*incípio de organiza*ão de </line>

<line> neurônios d* *é*ebro. *or*ant*, po*e-se conside*ar *s R*des </line>

</par>

<par>

<line> Ne*rai* **tificia*s como um es*uem* de processamento capaz de armazenar conhecim*nto e </line>

<line> *isponibilizá-lo para determ*nada aplicação (HAYKI*S, 2001; BRAGA et. al., 2007; </line>

<line> *ONSEZA, 2*16; OIKAWA, 2014;). </line>

<line> As r*de* *eurais *ã* capaz*s de mem*rizar, an*li*a* e *roce*sar um gr*nde *ú*ero d* </line>

</par>

<par>

<line> dados obtidos </line>

<line> de *m experimento. * uma </line>

<line> p*d* resolv*r muitos </line>

</par>

<par>

<line> problem*s c*mpl*xo* (BAST*AN* et al., 2018; PINHEIRO, et al., 2020). </line>

<line> Nes*e co**e*to, este trabalh* t*m como obj**ivo implementar * analisar mo*elos, </line>

<line> baseados e* *edes ne*ra*s *rtif*ciais e *eg*e*são lin*ar múltipla, para p*edição ** corren** </line>

<line> elét*ica gerada *o* um siste*a fotovolt*ico, local*za*o na regiã* oeste pa*anae*s*. </line>

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<line> www4.fsanet.com.*r/revista </line>

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<line> As *ed*s Ne*rai* Aplicada* à Prev*são d* Corrente Elétrica de um Sistema Fo*o*oltaico </line>

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<line> 2 *UNDAMENTAÇÃO TE*RICA </line>

</par>

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<line> N**ta se*ão apresentam-s* os a*gorit**s de previsão, util*zad*s nesta **squisa, bem </line>

<line> c*mo as métri*as utilizadas. </line>

<line> *.1 *lgoritmos </line>

<line> N*ste *r**alho for*m avaliados dois a*goritmos d* mine*aç*o de *ados: </line>

<line> Linear R*gre**ion (*L): </line>

<line> Quando o resul*ado e to*os os *tribu*o*, *e um determinado problema, são numéricos, </line>

<line> a r*gressão l*near múl*ipla, *écnica ba*t*nte *plicada p*la comu*id*de ci**tíf*ca, pode ser </line>

<line> c*nsid*ra**. Esta t*c*ica é usad* pa*a estudar a relação entre a variável dependen** e *s </line>

<line> variáve*s *ndep*ndentes. Esta relaç*o pode ser des*rita *o*o um* *u*ção linear </line>

<line> tal q** e X* é uma vari**e* re*l (*ANKURT e* al., 2*1*; </line>

<line> SIN* et al., *017; BAST*ANI et *l., 2018, ROZZA et al., 2015 ). * algoritmo de r*gressão </line>

<line> *inear pode se* encontra*o em vári*s softw**es estatístico*. </line>

<line> Mul*ilayer Per*eption (MLP): </line>

<line> As red*s MLP repres*ntam u** classe de redes neurais muito utilizadas em mineração </line>

</par>

<par>

<line> ** dado*. A re*e é c*mposta por múltiplas camada*: </line>

<line> uma ca*ada de entrada, uma ou mais </line>

</par>

<par>

<line> camadas oc*lta* e u*a ca*ada *e saída. E* cada camada têm-s* *ós e c*** um dos n*s está </line>

<line> interl**ad*, por meio de p*sos, aos nós d* camada subsequ*nte (TISSOT et al., *012). Utiliz* </line>

</par>

<par>

<line> o alg*ritmo backpro*agation p*ra o *reinamento </line>

<line> *a rede. O bac*propagation, de*envolvi*o </line>

</par>

<par>

<line> algor*tmos ma*s c**he*idos da* re*es neurais. As *ede* MLP podem </line>

</par>

<par>

<line> realizar **nto regressão quant* cl*ssificação (SANTOS et </line>

<line> al., *013; SE*ASTIAN, 2*16; </line>

</par>

<par>

<line> *ASTIANI et al., 2*18; *INHEIRO, et al., 2020). </line>

</par>

<par>

<line> 2.2 Métricas </line>

</par>

<par>

<line> Os *odelo* obt*d*s, das **des ne*r*is, *ão avaliado* *elos parâmetros: Coef*ci*nte de </line>

<line> Correlação (Cor*e*ation Coefficient), Er** M*d*o Quadrát**o (Mean *quared Error) e *ai* </line>

<line> Quadrad* do Erro Méd*o qua*rático (Root Mean Squared Error). </line>

</par>

<par>

<line> Correlation Coefficie*t (C*) - Mede * grau d* a*sociaçã* li*ear entre </line>

<line> os dados </line>

<line> *revist** </line>

</par>

<par>

<line> observados. </line>

</par>

<par>

<line> Mea* S*uared *rror </line>

<line> (MSE)- É uma *orma de ava*iar a d*ferença *ntre um estimador * </line>

</par>

<par>

<line> ve*d*de*ro valor da q*a*tidade e*timada (Equação 1). </line>

</par>

<par>

<line> Rev. F*A, Teresina PI, v. 19, n. 5, art. 8, *. 14*-159, *ai. *022 </line>

</par>

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<line> L. Oliveira, J. A. A. Santo* </line>

</par>

<par>

<line> Root Mean Squared E*ro* (RMSE)- Raiz *o e*ro médio quadrático da dif*rença *ntre a </line>

<line> predição e o valor real (Equaç*o 2). </line>

</par>

<par>

<line> é o val*r *ea* do período i, </line>

<line> é a pr*vi*ão para o p*rí*do i e n é o númer* de </line>

</par>

<par>

<line> 3 METODOLOGIA </line>

<line> O sistem* fotovoltaico, u*ilizado neste trabalho, está in*ta*ado nas d*pendências da </line>

<line> Universidade Tec*ológic* Fed*ral do P**aná (*TFPR), cam*u* de Medi*ne*ra, l*calizada n* </line>

<line> Av. Bras*l, *23*, Med*aneira, região oe*te do estado do P*raná. As coordenadas geogr*f*cas </line>

<line> *a local*zaç*o do p*inel fot*voltaic* s*o 25°18'2.1" Sul e 54°6'54.5" Oeste, com um* </line>

<line> el*v*ção *e 422m acima do n*vel do mar. </line>

<line> O s*stema sol*r fo*ovoltaico foi comp*sto pelos seguintes ele**ntos: </line>

</par>

<par>

<line> Dois *ódulos solare* do f***icante S*la*ex, modelo MSX 56, ten*ão padr*o de 12V, </line>

<line> cor*ent* pad*ão *e 3,35A e *otên*ia de 56W (Figura 1); </line>

</par>

<par>

<line> U* micrologger Campbe*l da Sci*ntifi*-Inc modelo CD 23 X; </line>

</par>

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<line> Um te*mopar do tipo K (cromo-alumíni*) aferido; </line>

</par>

<par>

<line> U* microcomputador; </line>

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<par>

<line> *ois piranôme*ros *ipp&*one* modelo CM3; </line>

</par>

<par>

<line> ** divisor de ten*ão e uma resistência Shu*t; </line>

</par>

<par>

<line> Uma motob**ba, f*bricant* Shurflo Lt*, mo*elo 208*-732-244, *ensão de 12 V. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, T*resina, v. 19, n.5, ar*. 8, p. 146-*5*, *ai. *022 </line>

<line> *ww4.f**net.com.br/revist* </line>

</par>

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<line> As R**es Neurais Aplicadas à Previsão de Co*rente Elétrica de u* Sistema Fot*voltaico </line>

</par>

<par>

<line> Figura 1 - Pai*e* fotovolt*ico </line>

</par>

<par>

<line> * objetivo de citar as mar*a* n**** trab*lho não possui a int*nção de *ec*mendar os </line>

<line> produtos, * sim p*o*orcionar a identificaçã* do* equipam*nt** que *oram utilizados para </line>

<line> A *eitur* e cap*ação dos dad*s *e C**rent*, Tem*eratura e Irradiação Solar Global foi </line>

<line> *eali*ada por meio d* micro*ogger (Figura 2). * *ei*ura foi realiz*da durante inte*valos de 5 </line>

<line> segundos em cada c*nal, p**teriormente foi calculada a *é*ia d*sses v*lores num período de </line>

<line> cin*o minutos. </line>

<line> *igura 2 - Esquemátic* *e interlig*ção dos elementos de coleta de dados </line>

</par>

<par>

<line> F*nte: Michels (2007). </line>

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<par>

<line> Rev. FSA, Te*esina PI, v. 19, n. 5, art. 8, p. 146-*59, mai. 2022 </line>

<line> www4.fsanet.*om.br/r*vista </line>

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<line> L. Olive*r*, J. *. *. *ant*s </line>

</par>

<par>

<line> Os dados *e Corrente, Temperatura e Irradiação Solar Globa* fo*am divididos em três </line>

<line> co*ju*tos. O primeiro conjunto, Conj**to de Tr****m*nto, fo* f*rma*o pelos prime**os 12460 </line>

</par>

<par>

<line> d*dos. O se*undo co*ju*to, o Conjunto </line>

<line> d* Validação, </line>

<line> foi constitu*do pel*s s*guintes </line>

</par>

<par>

<line> dad*s. Finalm*n*e, os Co*juntos de Teste *oram formados por 721 dados. Os arquiv*s de </line>

<line> T*ste f*ram di*idi*os em 4 estaç*es do ano, *en*o que para cada estaç*o foram separados </line>

<line> dois di*s, um **a ensolarad* e um *ia nu*la*o. </line>

<line> *.3 *imp*z* e tratamento *os dados </line>

<line> Na fa** inici*l de**e trabalho, s*guiram-se *s seguintes eta*as: </line>

<line> a) Lim*eza de *ados: Nesta etapa deve ocorr*r * *emoção de *ados i*consist*ntes; </line>

<line> *) S*leção dos dados: Nesta etapa o* da*** relevantes para a an*lise são retirados d* b*nco de </line>

<line> c) Tra*sform*ç** do* dados: et*pa na qu*l os dados são *rans***mados p*ra serem utilizado* </line>

<line> pelo alg*ritmo. Por exemp*o, norm*l**ação dos dados na *aixa d* v*lores entre 0 e 1. </line>

<line> *.4 Recur*os de soft*are e hardware </line>

<line> Par* implementação do algoritm*, foi utilizada a IDE Spyder v*rsão 3.3.2 (Ambien*e </line>

<line> de Des*nvolvi*ent* Integrado) em c*njun*o *o Jupyte* Notebook (Integrado a *D*). As </line>

<line> bibl*otec*s d* aprendizado de m*quina: Scikit-learn, *andas, *atplotl*b e *eras foram </line>

</par>

<par>

<line> também util*zadas. Sc*kit-l*a*n é uma </line>

<line> bi*liote*a </line>

<line> de *prendizado de máquina, *a*a </line>

</par>

<par>

<line> *inguagem *ytho*, que in*lui </line>

<line> vários </line>

<line> algoritmos de *la*sificação, r*g*essã* e agrup*me*to. </line>

</par>

<par>

<line> M*tplotlib é a mais fa*osa biblioteca de *isualização d* dados do Python. A *iblioteca </line>

<line> Pan*a* fornece ferram*ntas de anál*se d* dados e est*utur* *e dados de alta performan*e. </line>

<line> Keras é um* bibli**eca p*ra rede neural *e alto nível es*rita em Python e roda como fronten* </line>

<line> em TensorFlow o* Theano. </line>

<line> Os algoritmos foram executados por um **teb**k com o sistema Linux Mi*t 1*.*. O </line>

<line> not*book conta com um processador Intel® T4400 Dual-Core, 2,2GHz e 2GB de mem*ri* </line>

</par>

<par>

<line> Re*. FSA, Teresina, v. *9, *.5, art. 8, p. 14*-159, *ai. 2022 </line>

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

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<row> *s Redes Neurais Aplicadas à Pr*visão *e *o*rente Elét*ic* de um Sistema Fotov*ltaico </row>

<row> 4 RES**TADOS E D*S*USSÕES </row>

<row> Ini*ialm**te, neste trabalho, re*l*zou-se uma análise descri*iva *os dados (Tabela 1). </row>

<row> Tabela 1 - A*ális* descri*iva de d*dos </row>

<row> Temperatura </row>

</column>

</column>

</par>

<par>

<row> Parâmetro </row>

</column>

</column>

<row> Irradiância (W/m2) Corrente (A) </row>

</column>

</par>

<par>

<line> Instânc*as </line>

</par>

<par>

<line> Média </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Máximo </line>

</par>

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<line> Desvio Padr*o </line>

</par>

<par>

<line> C*efi*ie*t* de Variação (%) </line>

</par>

<par>

<line> Po*e-se *o*ar, *os da**s a*resentados n* Tabe** 1, que o s*stema em *st*do apr*senta </line>

</par>

<par>

<line> uma temperatura *é**a </line>

<line> de 33,140C, uma ir*adi*ção média d* 574,29W/m2 e uma corrente </line>

</par>

<par>

<line> e*ét*ic* média de 1,15A. Observa-s* também qu* os coefici*ntes de variação estão um pouco </line>

<line> *ltos. *egund* Pim*ntel (2000), nos **perimen*os d* campo, se o coef*ciente de varia*ão for </line>

<line> inferi*r a 10% te*-se um coe**ciente de *ariação baixo, de 10 a *0% méd*o, d* 2* a 30% a*to </line>

<line> * acima de 30% muito a*to. </line>

<line> Após **aliz*r a anál**e exploratória, *s d*dos *or*m plo*ado* em f*rma de box*lot*, </line>

</par>

<par>

<line> para identifi*açã* de outliers (va*or*s fora da normal*dade). As ra*ões mais comu*s *ara </line>

</par>

<par>

<line> surgimen*o de outliers são os *rros n* coleta de dados *u </line>

<line> eventos raros e ine**erados. *s </line>

</par>

<par>

<line> out**ers consid*rado* com* extre*os só foram *esc*rta*os das amostras depo*s *e um* </line>

<line> aná**se cr*te*ios* de suas cau*as. O* valor** julga*os como poss*veis d* ocor*e* *oram </line>

<line> mantidos na* **ostr*s. Observa-** que a prese*ça destes valores p*de cau*ar *i*torçõe* n** </line>

<line> modelos, t*rnando-os *enos confi*veis. </line>

<line> Na Figura 3 apresenta-se, *omo ex*mplo, o box**ot da T*mp*ratura. </line>

</par>

<par>

<line> www4.fsanet.co*.br/revista </line>

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<page>

<par>

<line> L. Olive**a, J. A. A. Santos </line>

<line> Fig*ra 3 - Boxp*ot da t*mperatur* </line>

</par>

<par>

<line> 4.1 Regressão li*ear </line>

</par>

<par>

<line> Na sequênci* *ompararam-se o* valo*e* *red*t*s **lo a*gor***o de Regressão Li*ear </line>

<line> com relação aos valo**s observados (Re*is) para a vari*vel de res*osta (Fi*ura 4). </line>

<line> Figura * - Dados reais e preditos </line>

</par>

<par>

<line> Ob*erva-se, da Fig**a 4, que o algoritmo de Re*ressão Linear não aprese*ta, d**ido às </line>

<line> c*racterísticas de nã* linearidades dos dados, *ma boa aproxima*ão c*m os dad*s observados </line>

<line> (Re*i*). *ortanto, na s*quência deste trabal*o, testa-se somente o algoritmo da RNA. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teres*n*, v. 19, n.5, art. 8, p. 146-*59, mai. 2022 </line>

<line> ww**.f*an*t.com.**/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> As Redes Neur*is *plicadas à Previsão de Cor*ente *létrica de u* Sistem* F*tovoltaico </line>

</par>

<par>

<line> 4.2 Redes neura*s - c*njunto de val*da*ã* </line>

</par>

<par>

<line> Neste tra*alho, vários m**elos d* *e*es neurais ML* foram testados, utilizan*o *omo </line>

</par>

<par>

<line> *ndica**res de </line>

<line> desempenho as métricas C*rre*ation *oeff*cient (**), M*an Squared Error </line>

</par>

<par>

<row> (MSE) e Root Mean Square* E*ror (RMSE). A* redes *e*rais for*m *reinadas *om 12460 </row>

<row> amo*tras (66%) e v*lidadas c*m 6420 amostras (34%). O me*hor ****lo utili*ou o algoritm* </row>

<row> de o*im*zação Adam com os segu*ntes h**erparâmetros: </row>

<row> Hidden Layer N*urons = 9; </row>

<row> Learning rate = 0.01; </row>

<row> *pochs = 5**; </row>

<row> A*t*vation Funct*on = Sigmo*d. </row>

<row> Os re*u*ta*o* das métr**as para o conjun*o d* validaç*o são apresentados na Tabela *. </row>

<row> Tab*la 2 - Re*u*ta*os - Métricas </row>

</column>

<par>

</par>

<par>

<line> Corr*lation Coeff**ient </line>

</par>

<par>

<line> Mean S***red Error </line>

</par>

<par>

<line> **ot M**nSq*ared Error </line>

</par>

<row> 4.* Re*es neurais - c*njuntos de tes*e </row>

<row> Para testar o modelo da RN*, *ompara*a*-se r*su*tados obtidos do algoritmo c*m </row>

</column>

</par>

<par>

<line> resultados </line>

<line> obtidos de oito dia*, q*e não part*ciparam da *tapa de treina*ento e valid**ão, </line>

</par>

<par>

<line> representan*o as 4 estações do *no (*igur*s 5, 6, 7, 8). </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 19, n. *, a*t. 8, p. 146-159, mai. 2022 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/r*vista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> *. Oliveira, J. A. A. S*n**s </line>

</par>

<par>

<line> Figura 5 - G*áf*cos da **r*ente x Tem*o - dias de *nverno </line>

</par>

<par>

<line> Fig*ra 6 - Grá**cos *a *orrente x Tem*o - di*s d* Outono </line>

</par>

<par>

<line> Figura 7 - Grá**cos da Corrente x T*mpo - dias de Prima*era </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Te*esina, v. *9, n.*, art. 8, p. 146-15*, mai. 2*22 </line>

<line> www4.fsanet.co*.br/*evista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> As Redes Neurais Apli*adas à P*evisão de Corrente Elétrica de um Sistema Fot*vo*ta*co </line>

</par>

<par>

<line> Figura 8 - Gráficos da Corrente x Tempo - *ias de Verã* </line>

</par>

<par>

<line> Pode-se **servar, por meio dos gráfic*s a*resentados na* f*gura*, qu* existe um* boa </line>

<line> apr*ximação entr* o* resultad** reai* e o previst* pelo algor*t*o RNA, t*nto *ara dias bons </line>

<line> qua*to para dia* nublados. </line>

<line> 5 C*NSI*ERAÇÕES FINAIS </line>

</par>

<par>

<line> Este trabalho teve por ob*eti*o analisar a aplicação de algoritmos de mine*ação </line>

</par>

<par>

<line> da*o* na predi*ã* da corre*te elétrica d* um sistema **tovolta*c*, loca*izado na regi*o oeste </line>

<line> paran*ense. </line>

<line> Ini*ialmente, concluiu-se, neste *rabalho, que o prob*ema *m e*tudo mostrou-se </line>

<line> bast*nte não *in*ar, *or*ue foi claramente observado *m *an*o da rede *eural artificial sobr* </line>

<line> o mo*elo *u*amente linea*. Is*o se deve * uma das **bilidad*s *ais importa*tes das redes </line>

<line> neurais **e é a capacid*de de ajuste de *ão-lin*ari*ades. </line>

<line> Observou-se também a e*i*tênci* de u*a boa aproxima*ão e*tre os result*dos ob**dos </line>

<line> *e ***po e o* pre*i*tos p*la rede. Esses resu*tados *oderiam ser ainda melhores, se os dados </line>

<line> apres*ntad*s n* rede tivessem u*a melho* qualid*de, n* ca*o em questão um baixo </line>

<line> *oefic*ente de variação. Observando-se que o aju*te das redes neurais capazes de *imul** não- </line>

<line> linearidades e reconhecer *adrões específicos é ligado à quantidade e à qualid*de dos dados </line>

<line> ap*esent*dos. </line>

<line> *e mod* *er*l, po**-se concl*ir, com est* estudo, que o modelo de rede neural MLP, </line>

</par>

<par>

<line> implementado neste </line>

<line> *rabalho, apre**ntou *m desempenho f*vorável na previsão da corrente </line>

</par>

<par>

<line> e*étric* *erada pelo *aine* fotov**taic*. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, *. 19, n. 5, art. 8, p. 14*-159, mai. 2022 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/***ista </line>

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<par>

<line> Contribuição dos Au*ores </line>

<line> L. Olive*ra </line>

</par>

<par>

<line> *) co*cepção e plane*amento. </line>

</par>

<par>

<line> 2) *nális* * inter*retaç*o dos *ados. </line>

</par>

<par>

<line> 3) elaboração do ras*unho *u na revi**o crítica do conteúdo. </line>

</par>

<par>

<line> 4) pa*ticipação *a a*rovação da versão fin*l do manuscri*o. </line>

</par>

<par>

<line> *ev. FS*, Teresina PI, v. 19, n. 5, *r*. 8, p. 146-159, mai. 2022 </line>

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