FORECAST METHOD FOR RENEWABLE ENERGY SOURCES: A CASE STUDY OF THE ONTARIO’S ELECTRICAL SYSTEM
Recursos renováveis podem ser definidos como fontes de energia limpas e sustentáveis, as quais são obtidas do meio ambiente, e não produzem emissões de gases de efeito estufa no processo de geração. No entanto, essas tecnologias apresentam algumas limitações em relação à saída de geração, tendo como resultado uma potência volátil e intermitente, o que dificulta sua previsibilidade. Os métodos de previsão são essenciais para incorporar totalmente as energias renováveis aos padrões clássicos do sistema elétrico, pois são capazes de resolver problemas complexos e não lineares, proporcionando resultados de alta precisão para que os operadores tomem decisões e atuem na coordenação das usinas. Este trabalho tem como objetivo implementar um algoritmo de previsão de curto prazo (horário) aplicando o modelo Multi-Layer Perceptron (MLP) para geração de energia solar fotovoltaica e eólica, usando dados reais do Operador Independente do Sistema Elétrico de Ontário. Os resultados são comparados com os dados reais de operação, e os erros são calculados para fornecer a precisão do método. O estudo mostrou que o uso da MLP pode trazer resultados satisfatórios para a previsão de energias renováveis.
FORECAST METHOD FOR RENEWABLE ENERGY SOURCES: A CASE STUDY OF THE ONTARIO’S ELECTRICAL SYSTEM
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DOI: 10.22533/at.ed.0022217082
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Palavras-chave: Previsão de geração de energia; energias renováveis; energia eólica; energia solar fotovoltaica; sistema elétrico.
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Keywords: Power generation forecasting; renewable energy; wind power; photovoltaic solar power; electric system.
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Abstract:
Renewable resources can be defined as clean and sustainable energy sources that can be harvest from the environment and do not produce greenhouse gas emissions on the generation process. However, these technologies have some limitations regarding generation output, meaning their power is considered volatile and intermittent, making its predictability difficult. Forecasting methods are essential to fully incorporate renewables to the classic electric system standards, which are able of solving complex and non-linear problems, providing high accurate results for operators to make decisions and act on the coordination of the power plants. This paper has the objective to implement an algorithm for short-term (hourly) forecasting applying Multi-Layer Perceptron (MLP) for photovoltaic solar and wind power generation, using real data from the Ontario Independent Electricity System Operator. The results are compared to the real data operation, and the errors are calculated to provide the accuracy of the method. In addition, the study showed that the use of MLP can bring satisfactory results for the renewable energy forecast.
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Número de páginas: 17
- Felipe Cirolini Lucchese
- Marcelo Bruno Capeletti
- Renato Grethe Negri
- Leonardo Nogueira Fontoura da Silva
- Fernando Guilherme Kaehler Guarda
- Alzenira da Rosa Abaide
- Bruno Knevitz Hammerschmitt
