Modelagem preditiva do crescimento do setor de energia solar no Piauí

dc.contributor.advisor-co1 Abreu, Maria Hellem Teixeira
dc.contributor.advisor-co1Lattes http://lattes.cnpq.br/3801221786384135pt_BR
dc.contributor.advisor1 Silva, Antônio de Alencar Costa
dc.contributor.advisor1Lattes http://lattes.cnpq.br/0306045996849289pt_BR
dc.contributor.referee1 Silva, Antônio de Alencar Costa
dc.contributor.referee1Lattes http://lattes.cnpq.br/0306045996849289pt_BR
dc.contributor.referee2 Barros, Anderson dos Reis
dc.contributor.referee2Lattes http://lattes.cnpq.br/6216949273438329pt_BR
dc.contributor.referee3 Linhares, Danillo Moretti Godinho
dc.contributor.referee3Lattes http://lattes.cnpq.br/8206898836499543pt_BR
dc.contributor.referee4 Abreu, Maria Hellem Teixeira
dc.contributor.referee4Lattes http://lattes.cnpq.br/3801221786384135pt_BR
dc.creator Mesquita, Vinícius Mendes de
dc.creator.Lattes http://lattes.cnpq.br/1739839031223889pt_BR
dc.date.accessioned 2026-09-14T18:49:02Z
dc.date.available 2026-09-14T18:49:02Z
dc.date.issued 2026
dc.description.abstract Climate change and the rising emission of greenhouse gases have driven the search for sustainable energy sources in order to mitigate climate change. In Brazil, solar energy has gained increasing prominence as one of the main sources driving the expansion of the national electricity grid. Within this context, machine learning-based solutions have been developed to support decisionmaking regarding growth trends in the solar energy sector. This study addresses the development of a machine learning model capable of estimating installed power capacity (measured in kW) using solar energy generation data from the state of Piauí. This research may serve as a complement to other studies seeking to develop machine learning-based solutions for the solar energy sector, and may also serve as a reference for research aiming to apply machine learning in other contexts of renewable energy generation, thereby contributing to a broader understanding of sustainable energy planning across the country overall.pt_BR
dc.description.resumo As mudanças climáticas e o aumento da emissão dos gases responsáveis pelo efeito estufa têm impulsionado a busca por fontes de energia sustentáveis, a fim de amenizar as mudanças climáticas. No Brasil, a energia solar tem ganhado mais espaço como uma das principais fontes de expansão da matriz elétrica nacional. Nesse contexto, soluções baseadas em machine learning vêm sendo desenvolvidas com a finalidade de auxiliar a tomada de decisão sobre as tendências de crescimento do setor de energia solar. O presente trabalho aborda o desenvolvimento de um modelo de machine learning capaz de estimar a potência instalada (medida em kW) utilizando dados de geração de energia solar do Piauí. Esta pesquisa pode ser um complemento a outras pesquisas que buscam desenvolver soluções utilizando modelos de machine learning para setor de energia solar, como também, servir de referência para pesquisas que buscam implementar machine learning em outros contextos de geração de energias renováveis.pt_BR
dc.identifier.uri https://bia.ifpi.edu.br/jspui/handle/123456789/5929
dc.language porpt_BR
dc.publisher Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Piauípt_BR
dc.publisher.country Brasilpt_BR
dc.publisher.department Campus Pedro IIpt_BR
dc.publisher.initials IFPIpt_BR
dc.rights Acesso Abertopt_BR
dc.subject Machine learningpt_BR
dc.subject Energia solarpt_BR
dc.subject Potência instaladapt_BR
dc.subject Energias renováveispt_BR
dc.subject.cnpq CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.title Modelagem preditiva do crescimento do setor de energia solar no Piauípt_BR
dc.title.alternative Predictive modeling of the solar energy sector growth in Piauípt_BR
dc.type Trabalho de Conclusão de Cursopt_BR

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