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Please use this identifier to cite or link to this item: http://tede.unioeste.br/handle/tede/2970
Tipo do documento: Dissertação
Title: Sistema computacional para dimensionamento de sistemas de geração de energia eólica utilizando redes neurais artificiais
Other Titles: Computational system for dimensioning of wind energy generation systems using artificial neural networks
Autor: Ferques, Rafael Gil 
Primeiro orientador: Nogueira, Carlos Eduardo Camargo
Primeiro coorientador: Lessa, Ricardo
Primeiro membro da banca: Nogueira, Carlos Eduardo Camargo
Segundo membro da banca: Siqueira, Jair Antonio Cruz
Terceiro membro da banca: Moreira, Carlos Roberto
Resumo: O objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de uma aplicação computacional para dimensionamento de sistemas de geração de energia eólica em instalações On-Grid e Off-Grid de pequeno porte, utilizando-se um processo amigável e interativo ao usuário. Para isso foram utilizados os conceitos de inteligência artificial em conjunto com algoritmos genéticos, para verificação da viabilidade técnica e econômica da implantação do sistema de geração eólica. Ainda, implementar um banco de dados integrado, contendo especificações técnicas e custos de componentes de um sistema eólico. A codificação da aplicação foi feita por meio das linguagens Java, C, C++ e o banco de dados em linguagem MySQL. Para o desenvolvimento das redes neurais e algoritmos genéticos, foi utilizado a biblioteca Encog. Com os dados de vento, demanda, consumo energético e tipo de configuração desejada, o aplicativo realiza o dimensionamento do sistema eólico e em seguida, com o uso da inteligência artificial, verifica o melhor cenário para o projeto. Na sequência é apresentado um relatório com as informações físicas e financeiras. Os cálculos utilizados para o dimensionamento foram conforme Pinho et al. (2008), CRESESB (2014) e em Albano (2009). O aplicativo mostrou-se eficaz no dimensionamento e análise econômica de sistemas eólicos de pequeno porte, permitindo de forma rápida e simples a simulação de sistemas On-Grid e sistemas Off-Grid.
Abstract: The objective of this work was the development of a computational application for the design of wind power generation systems in small-scale On-Grid and Off-Grid installations, using a user friendly and interactive process. For this, the concepts of artificial intelligence were used in conjunction with genetic algorithms, to verify the technical and economic viability of the implantation of the wind power generation system. Also, implement an integrated database, containing technical specifications and component costs of a wind system. The encoding of the application was done through the languages Java, C, C++ and the database in MySQL language. For the development of the neural networks and genetic algorithms, it was used to the Encog library. With wind data, demand, energy consumption and type of configuration desired, the application performs the sizing of the wind system and then, using artificial intelligence, verifies the best scenario for the project. Following is a report with the physical and financial information. The calculations used for the design were according to Pinho et al. (2008), CRESESB (2014) and Albano (2009). The application has proven effective in scaling and economical analysis of small wind systems, allowing fast and simple simulation of On-Grid systems and Off-Grid systems.
Keywords: Energia eólica
Algoritmos genéticos
Aplicativo computacional
Fontes renováveis
Wind Power
Genetic algorithm
Computer application
Renewable sources
CNPq areas: CIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLA
Idioma: por
País: Brasil
Publisher: Universidade Estadual do Oeste do Paraná
Sigla da instituição: UNIOESTE
Departamento: Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas
Program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Energia na Agricultura
Campun: Cascavel
Citation: FERQUES, Rafael Gil. Sistema computacional para dimensionamento de sistemas de geração de energia eólica utilizando redes neurais artificiais. 2017.87 f. Dissertação( Mestrado em Engenharia de Energia na Agricultura) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel, 2017.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Endereço da licença: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
URI: http://tede.unioeste.br/handle/tede/2970
Issue Date: 23-Feb-2017
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia de Energia na Agricultura (CVL)

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