Browsing by Author "FERREIRA, JESSICA TATIANA GARCIA"
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- Validação de uma metodologia de cálculos de estimativas de produção de energia em parques fotovoltaicos em operaçãoPublication . FERREIRA, JESSICA TATIANA GARCIA; Mendonça, Jorge Manuel Pires; Pilão, Rosa Maria Barbosa RodriguesA transição energética é um dos grandes desafios do nosso tempo, e a energia solar fotovoltaica tem-se afirmado como catalisador desta transformação. Torna-se, por isso, indispensável dispor de metodologias robustas para estimar a produção a longo prazo em parques já em operação. Ao contrário das previsões de pré-construção, as estimativas pós-operacionais permitem recalibrar as projeções futuras de produção anual de energia, incorporando dados operacionais reais. Esta abordagem possibilita a redução das incertezas associadas a estudos energéticos preliminares, decisões de investimento, Power Purchase Agreements (PPAs) e avaliações de risco. Neste enquadramento, a presente investigação pretende validar a aplicabilidade da metodologia Measure–Correlate–Predict (MCP), originalmente desenvolvida no setor eólico, ao setor fotovoltaico, adaptando-a a dados mensais de produção real e a séries de radiação de longo prazo provenientes de bases reconhecidas. A abordagem assentou na regressão linear simples entre a produção medida e a série de radiação de referência, após uma análise comparativa de três bases (Solargis, PVGIS e ERA5) com o intuito de identificar a mais adequada para caracterizar cada parque. Esta etapa foi complementada por um processo de deteção de outliers, assegurando uma maior robustez das correlações. Em paralelo, foram explorados modelos alternativos como: regressão múltipla e algoritmos de machine learning (Random Forest e XGBoost) para comparar o respetivo desempenho preditivo com o MCP clássico. Os resultados evidenciam que, quando suportado por seleção criteriosa da base de radiação e por tratamento sistemático de outliers, o MCP apresenta desempenho consistente e fiável em contexto pós-operacional. As abordagens de machine learning revelam ganhos pontuais em cenários de maior variabilidade, constituindo um complemento pertinente à clareza e parcimónia da regressão linear. Em síntese, o estudo reforça a confiança nas estimativas de longo prazo em parques fotovoltaicos em operação, contribui para a redução de incertezas e informa decisões de investimento.