Comparação do uso de descritores para a previsão da produção fotovoltaica a partir de séries históricas e LSTM - Gonçalves, Nairon Augusto Monari [UNESP] (2024)
Este trabalho apresenta um estudo baseado em redes neurais recorrentes do tipo LSTM (Long Short-Term Memory) para prever a produção de energia de um conjunto de painéis fotovoltaicos, com um horizonte temporal de seis horas e quarenta minutos (quatrocentos minutos). Esse estudo utiliza dados históricos de três anos, quatro meses e dezessete dias, que incluem medições meteorológicas e de produção de energia fotovoltaica. O objetivo é realizar uma análise comparativa entre um modelo treinado exclusivamente com dados de produção de energia e oito modelos que incorporam descritores meteorológicos no treinamento. Os resultados indicam que o modelo treinado apenas com a produção de energia fotovoltaica obtém desempenho equivalente ao de modelos que incluem descritores meteorológicos. Este estudo demonstra a eficácia da abordagem LSTM e sugere que, para o problema específico de previsão da produção de energia fotovoltaica, os descritores meteorológicos não proporcionam uma melhoria significativa no desempenho do modelo.