Last updated on julho 3rd, 2026 at 02:25 pm
Rede neural baseada em GRU para prever a curva I-V de células solares policristalinas de silício.
Utiliza temperatura de superfície, irradiância e intervalo de voltagem como variáveis de entrada.
Otimizada para alta eficiência computacional, supera limitações de métodos determinísticos ao prever o comportamento elétrico com agilidade.
BR 51 2025 007187-6 – Rede neural GRU para previsão da curva I-V de uma célula solar policristalina.
1. Autores:
ADHIMAR FLÁVIO OLIVEIRA, RODRIGO RODRIGUES CHAVES, RERO MARQUES RUBINGER
2. 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.
3. Estágio de desenvolvimento:
Software com registro de propriedade intelectual, com validação com dados experimentais e código-fonte disponível (Python/TensorFlow/Keras).
4. Área técnica/Aplicação:
Sistemas embarcados, inversores solares com processamento local.
5. Diferencial da solução:
Arquitetura leve e de baixa latência, ideal para hardwares com recursos limitados que necessitam de respostas rápidas em tempo real.
