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dc.creatorFerques, Rafael Gil-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3608504110991113por
dc.contributor.advisor1Nogueira, Carlos Eduardo Camargo-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7250468059476566por
dc.contributor.advisor-co1Lessa, Ricardo-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/5803864941605878por
dc.contributor.referee1Nogueira, Carlos Eduardo Camargo-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7250468059476566por
dc.contributor.referee2Siqueira, Jair Antonio Cruz-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5644626331586827por
dc.contributor.referee3Moreira, Carlos Roberto-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/6806334002659491por
dc.date.accessioned2017-08-31T17:31:02Z-
dc.date.issued2017-02-23-
dc.identifier.citationFERQUES, 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.por
dc.identifier.urihttp://tede.unioeste.br/handle/tede/2970-
dc.description.resumoO 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.por
dc.description.abstractThe 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.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Rosangela Silva (rosangela.silva3@unioeste.br) on 2017-08-31T17:31:02Z No. of bitstreams: 2 Rafael Gil Ferques.pdf: 3690928 bytes, checksum: 17c4b08062f8653c149c33ca36510c74 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2017-08-31T17:31:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Rafael Gil Ferques.pdf: 3690928 bytes, checksum: 17c4b08062f8653c149c33ca36510c74 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-02-23eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Estadual do Oeste do Paranápor
dc.publisher.departmentCentro de Ciências Exatas e Tecnológicaspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUNIOESTEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Energia na Agriculturapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectEnergia eólicapor
dc.subjectAlgoritmos genéticospor
dc.subjectAplicativo computacionalpor
dc.subjectFontes renováveispor
dc.subjectWind Powereng
dc.subjectGenetic algorithmeng
dc.subjectComputer applicationeng
dc.subjectRenewable sourcespor
dc.subject.cnpqCIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLApor
dc.titleSistema computacional para dimensionamento de sistemas de geração de energia eólica utilizando redes neurais artificiaispor
dc.title.alternativeComputational system for dimensioning of wind energy generation systems using artificial neural networkseng
dc.typeDissertaçãopor
dc.publisher.campusCascavelpor
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia de Energia na Agricultura (CVL)

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