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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/72276| Type: | TCC |
| Title: | Análise preditiva do crescimento da geração distribuída fotovoltaica no Brasil |
| Authors: | Silva, Bruno Mascarenhas da |
| Advisor: | Câmara, Raphael Amaral da |
| Keywords: | Solar fotovoltaica;Análise preditiva;Regressão linear;Regressão polinomial |
| Issue Date: | 2022 |
| Citation: | SILVA, Bruno Mascarenhas da. Análise preditiva do crescimento da geração distribuída fotovoltaica no Brasil. 2022. 49 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2022. |
| Abstract in Brazilian Portuguese: | Uma vez que a sociedade percebeu os aspectos negativos da emissão de gases poluentes causadores do efeito estufa, ganharam muito destaque as fontes renováveis de energia, como as usinas hidrelétricas, nucleares, eólicas e solar fotovoltaica. Apesar da primeira célula fotovoltaica ter sido criada em 1883, foi apenas na última década que os avanços tecnológicos tornaram a fabricação de módulos fotovoltaicos acessível e vantajosa para os consumidores, ocasionando um grande crescimento dessa modalidade no Brasil e no mundo. Tendo em vista esse aumento recente, o trabalho busca estimar a tendência de crescimento da potência instalada de usinas de micro e minigeração fotovoltaica no país, utilizando a linguagem de programação python para desenvolver modelos de regressão linear e polinomial. |
| Abstract: | Once society realized the negative aspects of the emission of polluting gases that cause the greenhouse effect, renewable energy sources, such as hydroelectric, nuclear, wind and solar photovoltaic plants have gained a lot of prominence. Although the first photovoltaic cell was created in 1883, it was only in the last decade that technological advances allowed manufacturing of photovoltaic modules to be accessible and economically viable for consumers, causing a huge growth of this technology in Brazil and the world. In view of this recent increase, this study seeks to estimate the growth trend of the installed capacity of micro and mini photovoltaic power plants in the country, using python programming language to develop linear and polynomial regression models. |
| URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/72276 |
| Appears in Collections: | ENGENHARIA ELÉTRICA - Monografias |
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