Examinando por Autor "Fardin, Jussara F."

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    Application of AI for short-term pv generation forecast
    (MDPI, 2023-12-23) Rocha, Helder R. O.; Fiorotti, Rodrigo; Fardin, Jussara F.; Garcia-Pereira, Hilel; Bouvier, Yann E.; Rodriguez-Lorente, Alba; Yahyaoui, Imene
    The efficient use of the photovoltaic power requires a good estimation of the PV generation. That is why the use of good techniques for forecast is necessary. In this research paper, Long ShortTerm Memory, Bidirectional Long Short-Term Memory and the Temporal convolutional network are studied in depth to forecast the photovoltaic power, voltage and efficiency of a 1320 Wp amorphous plant installed in the Technology Support Centre in the University Rey Juan Carlos, Madrid (Spain). The accuracy of these techniques are compared using experimental data along one year, applying 1 timestep or 15 min and 96 step times or 24 h, showing that TCN exhibits outstanding performance, compared with the two other techniques. For instance, it presents better results in all forecast variables and both forecast horizons, achieving an overall Mean Squared Error (MSE) of 0.0024 for 15 min forecasts and 0.0058 for 24 h forecasts. In addition, the sensitivity analyses for the TCN technique is performed and shows that the accuracy is reduced as the forecast horizon increases and that the 6 months of dataset is sufficient to obtain an adequate result with an MSE value of 0.0080 and a coefficient of determination of 0.90 in the worst scenarios (24 h of forecast).
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    Study of reducing losses, short-circuit currents and harmonics by allocation of distributed generation, capacitor banks and fault current limiters in distribution grids
    (Applied Energy, Elsevier, 2023-08-25) Azeredo, Lucas F.S.; Yahyaoui, Imene; Fiorotti, Rodrigo; Fardin, Jussara F.; Garcia-Pereira, Hilel; Rocha, Helder R.O.
    El creciente interés por las investigaciones centradas en las energías renovables, así como el aumento de la financiación para este sector, se debe a las ventajas de las energías renovables, a saber, la reducción del impacto medioambiental y su gran fiabilidad medioambiental y su gran fiabilidad. Sin embargo, para mantener el correcto funcionamiento de la red eléctrica, es imprescindible estudiar los impactos que estas fuentes de generación tienen sobre el sistema eléctrico. El presente trabajo de investigación presenta una metodología novedosa que considera la asignación óptima de la generación distribuida fotovoltaica, la batería de condensadores y la red de distribución eléctrica. Para ello, se estudia la optima localización de la generación distribuida fotovoltaica, baterías de condensadores y reactancias limitadoras de corriente de falta en redes de distribución con el objetivo es de minimizar simultáneamente la corriente de cortocircuito, las pérdidas activas y la tasa de distorsión armónica en las redes de distribución. Para ello, se ha aplicado un algoritmo de optimisación Multiobjetivo (Gray Wolf) en tres redes de distribución diferentes. El resultado demostró que durante todo el proceso de optimización, la mayor reducción de los parámetros analizados, que son las pérdidas, la tasa de distorsión armónica y la corriente de cortocircuito están asociadas a la ubicación y el número de dispositivos que se asignan en el sistema.