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Título: DEVELOPMENT AND VALIDATION OF A LOW-COST DATA ACQUISITION SYSTEM FOR VERY SHORT-TERM PHOTOVOLTAIC POWER FORECASTING
Autor: GUILHERME FONSECA BASSOUS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  RODRIGO FLORA CALILI - ADVISOR
CARLOS ROBERTO HALL BARBOSA - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 47953
Catalogação:  08/05/2020 Liberação: 08/05/2020 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47953@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47953@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47953

Resumo:
The rising adoption of renewable energy sources means we must turn our eyes to limitations in traditional energy systems. Intermittency, if left unaddressed, may lead to several power quality and energy efficiency issues. The objective of this work is to develop a working tool to support PV energy forecast models for real-time operation applications. The current paradigm of intra-hour solar power forecasting is to use image-based approaches to predict the state of cloud composition for short time-horizons. For a more accurate model, it is also necessary to use deterministic components such as temperature and angle of incidence on the panels in addition to the stochastic effect of clouds. Since the objective of intra-minute forecasting is to address high-frequency intermittency, data must provide information on and surrounding these events. For that purpose, acquisition by exception was chosen as the guiding principle. The system performs power measurements at 1 Hz frequency and whenever it detects variations over a certain threshold, it saves the data 10 s before and 4 s after the detection point. After post-processing, this data was fed into a multilayer perceptron neural network to determine its relevance to the forecasting problem. With a thorough selection of attributes and network structures, the results show very low error with a normalized good fitting with R2 greater than 0.93 for both input variables tested with a time horizon of 60 s. In conclusion, the data provided by the acquisition system yielded relevant information for forecasts up to 60 s ahead.

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