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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.106.2021.tde-05102021-143524
Document
Author
Full name
Wellington Winicius Ferreira Fonseca
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2021
Supervisor
Committee
Zilles, Roberto (President)
Albrecht, Rachel Ifanger
Andrade, Adnei Melges de
Lima, Francisco José Lopes de
Title in Portuguese
Rede neural recorrente para previsão de curto prazo da usina fotovoltaica de 540 kWp da USP
Keywords in Portuguese
aprendizado de máquinas
energia solar
previsão de geração
rede neural artificial
sistemas fotovoltaicos
Abstract in Portuguese
O desenvolvimento de modelos de previsão de energia está entre as principais estratégias para manter um rápido crescimento de energias renováveis intermitentes, como a Solar Fotovoltaica (FV), ao mesmo tempo que auxilia na mitigação de desafios relacionados à gestão de sistemas conectados à rede. Neste trabalho, um método estatístico baseado em Rede Neural Recorrente (RNN) foi desenvolvido para prever uma, duas e três horas futuras da produção de energia de uma usina fotovoltaica conectada à rede de 540 kWp, instalada no Instituto de Energia e Meio Ambiente do Universidade de São Paulo (USP). As entradas padrão do modelo RNN são dados meteorológicos, dados ambientais e série temporal da produção de energia da usina FV. A série histórica foi dividida em meses secos (abril a setembro) e chuvosos (outubro a março). Este trabalho também visa avaliar a influência do aerossol atmosférico como preditor do modelo de previsão. Assim, dados de reanálise de Profundidade Óptica de Aerossol (AOD) interpolados de hora em hora a partir do modelo MERRA-2 foram incluídos como entrada adicional em um segundo modelo RNN. Um algoritmo de força bruta determinou a arquitetura de três camadas ocultas com trinta neurônios cada. A mesma arquitetura foi aplicada para todos os horizontes de tempo avaliados, bem como com ou sem dados AOD. A precisão dos modelos RNN de previsão foi avaliada por meio do erro quadrático médio (MSE), raiz do erro quadrático médio nominal (NRMSE) e Skill Score (SSMSE) em comparação com um modelo de persistência smart. Os modelos desenvolvidos apresentaram RMSE variando entre 4,53% e 7,24% para os meses secos e 5,93% e 8,1% para os meses chuvosos. O método aplicado neste trabalho superou de forma consistente o modelo de persistência para todos os cenários avaliados, especialmente durante os meses chuvosos, com valores de SSMSE observados variando entre 0,67 e 0,92. Finalmente, a inclusão de dados de AOD resultou no aumento do SSRMSE em 2,27% no desempenho do modelo de previsão durante os meses secos.
Title in English
Recurrent Neural Network for short time forecasting for the photovoltaic plant in USP
Keywords in English
artificial neural networks
machine learning
Photovoltaic systems
PV power forecasting
Solar energy
Abstract in English
The development of power forecast models is among the main strategies to maintain a rapid growth of intermittent renewable energy, such as Solar Photovoltaics (PV) while supporting to mitigate challenges related to the management of grid-connected systems. In this work, a statistical method based on Recurrent Neural Network (RNN) has been developed to predict one, two, and three hours ahead of the power production of a 540 kWp grid-connected PV plant installed at the Energy and Environment Institute of the University of São Paulo (USP) in Brazil. The default inputs of the RNN are meteorological data, environmental data, and the time series of the power output of the PV plants. The time series was separated into dry months (April to September) and rainy months (October to March). This work also aims to evaluate the influence of atmospheric aerosol as a predictor for the forecast model. Thus, reanalysis data of Aerosol Optic Depth (AOD) interpolated hourly from the MERRA-2 model was included as additional input in a second RNN model. A brute force algorithm determined the architecture of three hidden layers with thirty neurons each. We applied the same architecture for all time horizons evaluated, as well as with or without AOD data. We evaluated the accuracy of the forecast RNN models through Mean Squared Error (MSE), Nominal Root Mean Squared Error (NRMSE), and Skill Score (SSMSE) comparing to a smart persistence model. Both developed models presented a RMSE varying between 4.53% and 7.24% for dry months and between 5.93% and 8.1% for rainy months. The method applied in this work consistently outperformed the reference persistence model for all evaluated scenarios, especially during rainy months. With SSMSE values observed ranges from 0.67 to 0.92. Finally, the inclusion of AOD data improved the model performance SSRMSE by 2.27% during dry months.
 
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Publishing Date
2021-11-11
 
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