Aranha Neto, Edison Antonio CardosoLodetti, Paula Zenni2026-10-192026-10-192022-02-25LODETTI, Paula Zenni. Análise de algoritmo preditivo para geração fotovoltaica baseado em técnicas de machine learning. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) – Instituto Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 2022https://repositorio.ifsc.edu.br/handle/1/2769Com as redes de energia cada vez mais descentralizadas, o tamanho do mercado mundial de microrredes apresenta um crescimento bastante significativo. O gerenciamento desse tipo de instalação requer um processo de controle e acompanhamento eficiente. Além disso, é usual a presença de fontes de energia renováveis, como solar e eólica, cuja geração tende a ser instável e de difícil previsão. Esse cenário dificulta o processo de gerenciamento otimizado, o que pode afetar negativamente a saúde financeira do proprietário. Em vista disso, é interessante que uma microrredes tenha um bom sistema de otimização, que seja capaz de fornecer uma previsão adequada da geração de energia, facilitando o gerenciamento ótimo do sistema. Assim, o presente trabalho avalia um algoritmo preditivo desenvolvido com a finalidade de ser utilizado em um projeto que usa um otimizador para coordenar a operação de microrredes. A avaliação foi feita através da aplicação do preditor em um sistema fotovoltaico localizado no campus Florianópolis do Instituto Federal de Santa Catarina por um período de 5 meses.With energy networks increasingly decentralized, the size of the global microgrid market has presented a significantly growth. However, the management of this type of installation requires a very intense control and monitoring process. Furthermore, in these cases, the presence of renewable energy generation sources is common, such as solar and wind, which provide an unstable and difficult to predict generation. This scenario hinders the optimized management process, which can negatively affect the owner's financial health. Therefore, it is interesting that a microgrid has an efficient optimization system, capable of providing an adequate energy generation forecast, facilitating the optimal management of the system. Thus, the present work evaluates a predictive algorithm developed with the purpose of being used in a project that uses an optimizer to coordinate the operation of microgrids. The evaluation is held through the application of the predictor in a photovoltaic system located in the Florianópolis campus of the Federal Institute of Santa Catarina for 5 months.Português BrasilGeração de energia fotovoltaicaAprendizado do computadorEngenharia elétricaTrabalho de conclusão de graduaçãoAcesso AbertoENGENHARIAS