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Considerações finais

 

Nesta página é discutido de que forma é que os objetivos propostos e outros objetivos suplementares foram atingidos. Como reflexão do trabalho realizado e do que foi aprendido, são apresentadas propostas de trabalho futuro para continuação e melhoria do que foi feito nesta dissertação.

Satisfação dos objetivos

    Dos objetivos desta dissertação constavam o tratamento e análise de dados proveniente do sistema de previsão meteorológica GFS e a construção de modelos de previsão usando ferramentas computacionais, com o auxílio das ferramentas KDE, Microsoft Excel e SPSS. Foram construídos cinco modelos de previsão de produção de 1ª ordem usando as variáveis disponíveis: um modelo que utilizava apenas informação meteorológica (modelo 1a) e quatro modelos com assimilação de dados do agregado (produção PV em horas anteriores ao instante a prever, modelo 1b). Para além da construção dos modelos de previsão de produção, que constituía o objetivo fundamental da realização desta dissertação, foi também construído um modelo de previsão da variabilidade na produção, dividido em duas hipóteses diferentes: utilizando uma modelo de estimativa direta da variabilidade e um modelo de previsão de 2ª ordem. Este último modelo permitiu, ainda, construir uma modelização para a previsão de eventos extremos de rampa, que incluiu a informação sobre a sua probabilidade de ocorrência. 

   Os modelos de previsão de 1ª ordem (modelo 1a e 1b) apresentaram, em geral, bons resultados, tendo a assimilação de informação de dados da produção PV em horas anteriores ao instante a prever melhorado o erro da previsão determinística realizada no modelo 1a. O modelo 1a apresentou resultados dentro do esperado, enquanto que o modelo 1b, ao mesmo tempo que melhorou o erro de previsão relativamente ao modelo 1a (o que era expectável) piorou o erro de incerteza. 

    Os modelos de previsão de variabilidade, em especial o modelo de 2ª ordem, apresentaram resultados satisfatórios que permitiram ter uma noção das transições de produção PV que poderão ocorrer no futuro. O modelo de 2ª ordem foi mais preciso que o modelo de estimativa direta da variabilidade, à exceção da 1ª semana de agosto. Como a variabilidade neste mês é pequena, não havia a vantagem de introdução de erros (do foro da previsão meteorológica) para a sua previsão. No entanto, a diferença do resultado deste modelo em relação ao modelo de 2ª ordem é pequena. Devido a este facto e por o modelo de 2ª ordem apresentar resultados da previsão de incertezas, torna-se uma melhor aposta para a previsão de variabilidade. O modelo de 2ª ordem construído possibilitou, ainda, o cálculo da probabilidade de ocorrência de rampas. A metodologia de previsão de rampas não foi totalmente eficiente, devido a limitações do programa utilizado, mas foi possível ter uma ideia da sua probabilidade e frequência de

ocorrência.

Trabalho futuro

   A realização desta dissertação e todos conhecimentos adquiridos por experiência levantaram algumas questoes sobre o trabalho que poderá ser feito em continuação do presente. Apresentam-se alguns dos tópicos a melhorar e/ou desenvolver:

 

  • A otimização dos parâmetros por tentativa e erro é um trabalho demorado e que não garante que sejam encontrados os melhores valores para os modelos em causa. Torna-se importante a construção de uma ferramenta computacional que encontre estes parâmetros automaticamente. Da mesma forma , o programa poderia calcular, automaticamente, a partir dos resultados provenientes da previsão de 2ª ordem, a probabilidade de ocorrência de eventos extremos de rampa, para um valor de threshold determinado pelo utilizador

  • A obtenção da previsão da irradiância real em vez do cálculo da irradiância através da atenuação da irradiância extraterrestre por informação da cobertura do céu por nuvens aumentaria a precisão de todos os modelos. Isto pode ser conseguido pelo uso de sistemas de previsão meteorológica em mesoescala, como, por exemplo, o WRF, em vez da previsão global do GFS;

  • A aplicação do modelo 1b (modelo com assimilação de dados do agregado de parques PV) pressupõe a existência de informação sobre a produção PV em horas anteriores. Para que seja possível a sua aplicação, é necessário que esteja disponível a informação da produção PV. Propõe-se, desta forma, que seja criada uma base de dados para cada central onde se pretende utilizar este modelo, com uma interligação ao programa de previsão de produção criado;

  • A melhoria da normalização dos dados é necessária para um melhor acompanhamento do aumento da capacidade dos parques ou agregados.

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