Ciência de dados aplicada a dados abertos do operador nacional do sistema elétrico brasileiro.

• Autor(a) principal: QUEIROZ, Anyelle Keila Farias de.
• Data de Publicação: 2024
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/39159
• topic: Aprendizado de Máquina; Ciência de Dados; Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS); Micro e Minigeração Distribuída (MMGD); Machine Learning; Data Science; National Electric System Operator (ONS); Micro and Mini Distributed Generation (MMGD); Engenharia Elétrica

Este trabalho tem como objetivo analisar os principais conceitos e técnicas de ciência dedados, aplicando-os aos dados abertos do Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS), com foco especial na Micro e Minigeração Distribuída (MMGD). Para isso, foram desenvolvidos relatórios interativos que permitem uma análise aprofundada dos dados do ONS, além da criação de modelos que visam prever o consumo de energia em diversas regiões do país durante dias específicos, especialmente em situações de variações abruptas de consumo e geração que podem impactar a estabilidade do sistema elétrico. Foram empregadas técnicas de aprendizado de máquina na construção desses modelos, com o objetivo de oferecer subsídios para a tomada de decisões estratégicas, melhorando a resposta do sistema elétrico e contribuindo para um futuro mais sustentável na gestão da energia.