MODELAGEM DA GERAÇÃO DE ENERGIA HIDRELÉTRICA E DA PRODUÇÃO DE ENERGIA SOLAR FOTOVOLTAICA USANDO REDE NEURAL ARTIFICIAL (RNA).
Rede Neural Artificial (RNA); Hidrelétrica; Solar Fotovoltaica; Energia Renovável; Usina de Shiroro; Nigéria; previsão
O aumento da demanda global por eletricidade, aliado ao esgotamento das reservas de combustíveis fósseis, tem impulsionado o interesse por fontes renováveis de energia, como a hidrelétrica e a solar fotovoltaica (PV). Na Nigéria, apesar da abundância desses recursos, a geração de eletricidade ainda é insuficiente devido a desafios de infraestrutura e gestão. Esta pesquisa propõe o desenvolvimento de modelos de Redes Neurais Artificiais (RNA) para prever a geração de energia da Usina Hidrelétrica de Shiroro e de sistemas fotovoltaicos em Níger, Nigéria. Utilizando dados hidrológicos históricos (1990–2023) e dados experimentais de sistemas PV, o estudo emprega o algoritmo de retropropagação em redes do tipo feedforward para modelar os resultados energéticos. Os dados passam por processos de normalização e análise de correlação antes do treinamento e validação no MATLAB. A performance é avaliada por meio de métricas estatísticas, como o Erro Quadrático Médio (EQM), o Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE) e o coeficiente de correlação. Os resultados demonstram o potencial das RNA para previsões precisas de longo prazo e planejamento complementar da geração de energia, contribuindo para uma gestão energética mais eficiente e para políticas públicas no setor elétrico da Nigéria