Simulação de transporte de calor entre materiais nanoestruturados

Anais do V Encontro de Iniciação Científica e I Encontro Anual de Iniciação ao Desenvolvimento Tecnológico e Inovação – EICTI 2016 - 05 e 07 de outubro de 2016 – Sessão Ciências Exatas e da TerraO uso de nanopartículas nas tecnologia atuais vem crescendo muito com o avanço nos estudos, como, p.ex., no uso das mesmas para o aumento da eficiência energética em uma células solares. O objetivo deste trabalho é fazer a implementação a partir de cálculo numérico que compute a transferência de energia entre duas nanopartículas e a interação entre elas. Essa interação se da pela equação abaixo. eq.1 onde utilizamos o potencial de Lennard-Jones

Avaliação de modelos de inteligência artificial aplicados à predição de irradiância solar

Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Instituto Latino-Americano de Ciências da Vida e da Natureza da Universidade Federal da Integração Latino-Americana, como requisito parcial à obtenção do título de Bacharel em Engenharia Física.O aumento do uso de energia limpa e renovável, como a energia solar fotovoltaica, é necessário para suprir a demanda de consumo que vem aumentando no Brasil. No entanto, a geração de energia solar fotovoltaica possui características intrínsecas relativas as variáveis climáticas que causam intermitências no processo de geração, as quais podem promover instabilidades e insegurança no sistema elétrico. Umas das soluções para este problema utiliza o estudo de métodos e soluções para a Predição da Geração de Energia Solar Fotovoltaica (PGESF). Neste contexto, o objetivo deste estudo é desenvolver e comparar a acurácia de modelos de Inteligência Artificial aplicados à PGESF de curto prazo por meio da irradiância solar. Foram analisados os modelos de Machine Learning com Artificial Neural Networks (ANN) e Deep Learning com Long-Term Short Memory Networks (LSTM). A execução experimental foi projetada para utilizar uma única base de dados de treinamento e testes, com ambiente experimental homogêneo e controlado que permitiu realizar as análises comparativas. Os principais resultados indicam que existe diferença significativa na acurácia de predição entre os modelos ANN e LSTM. As redes LSTM demonstraram, em geral, melhores índices de acurácia de predição em relação as ANN. Além disso, a acurácia de determinado modelo diminui conforme o aumento do horizonte de predição. Todos os resultados de acurácias são apresentados por meio das principais métricas estatísticas utilizadas na literatura da PGESF

Solar Irradiance Forecasting to Short-Term PV Power: Accuracy Comparison of ANN and LSTM Models

The use of renewable energies, such as Photovoltaic (PV) solar power, is necessary to meet the growing energy consumption. PV solar power generation has intrinsic characteristics related to the climatic variables that cause intermittence during the generation process, promoting instabilities and insecurity in the electrical system. One of the solutions for this problem uses methods for the Prediction of Solar Photovoltaic Power Generation (PSPPG). In this context, the aim of this study is to develop and compare the prediction accuracy of solar irradiance between Artificial Neural Network (ANN) and Long-Term Short Memory (LSTM) network models, from a comprehensive analysis that simultaneously considers two distinct sets of exogenous meteorological input variables and three short-term prediction horizons (1, 15 and 60 min), in a controlled experimental environment. The results indicate that there is a significant difference (p < 0.001) in the prediction accuracy between the ANN and LSTM models, with better overall prediction accuracy skill for the LSTM models (MAPE = 19.5%), except for the 60 min prediction horizon. Furthermore, the accuracy difference between the ANN and LSTM models decreased as the prediction horizon increased, and no significant influence was observed on the accuracy of the prediction with both sets of evaluated meteorological input variables