Metodologias de correlação espaço temporal e sintetização de séries temporais de irradiação para previsão de recurso energético de centrais solares

A crescente utilização de fontes de energia renovável, apesar de todas as vantagens há muito estudadas e inquestionáveis, introduz uma grande incerteza na produção de energia elétrica, suscitando inúmeros desafios nos Sistemas Elétricos de Energia. O recurso solar representa um dos principais focos de incerteza, uma vez que, devido essencialmente à nebulosidade, a radiação solar que incide efetivamente na superfície terrestre é variante ao longo do tempo e do espaço. Desta forma, tendo em conta a expansão prevista da capacidade das instalações fotovoltaicas, a eficiência na previsão da radiação solar e, consequentemente, na produção de energia elétrica, constitui um reforço na sua posição como fonte renovável emergente. Nesta dissertação recorre-se ao desenvolvimento de metodologias e programação de extração de informação e síntese de séries temporais com o objetivo de gerar um ano meteorológico típico representativo do recurso energético das centrais solares em estudo. Utiliza-se um modelo baseado em Redes Neuronais (RN) tendo em conta valores de longo termo obtidos com base em dados históricos de radiação solar e previsões meteorológicas, bem como valores medidos localmente. O modelo proposto é posteriormente validado e comparado com o modelo de referência utilizado pela empresa MEGAJOULE, pela análise de erro e modelização de incertezas