Rede neural GRU para previsão da curva I-V de uma célula solar policristalina.
Sobre
Rede neural baseada em GRU para previsão da curva I-V de células solares policristalinas de silício a partir de variáveis de temperatura de superfície, Irradiância e Intervalo de voltagem. Otimizada para alta eficiência computacional, permite prever o comportamento elétrico da célula com agilidade, superando as limitações dos métodos determinísticos.
Autores
ADHIMAR FLÁVIO OLIVEIRA
RODRIGO RODRIGUES CHAVES
RERO MARQUES RUBINGER
Estágio de Desenvolvimento
Software com registro de propriedade intelectual, com validação com dados experimentais
e código-fonte disponível (Python/TensorFlow/Keras).
Área Técnica/Aplicação
Sistemas embarcados, inversores solares com processamento local.
Diferencial da Solução
Rede neural baseada em GRU para previsão da curva I-V de células solares policristalinas de silício a partir de variáveis de temperatura de superfície, Irradiância e Intervalo de voltagem. Otimizada para alta eficiência computacional, permite prever o comportamento elétrico da célula com agilidade, superando as limitações dos métodos determinísticos.
