The inclusion of photovoltaic systems in distribution networks has raised the importance of the prediction of photovoltaic power for safe planning and operation. Artificial neural networks (ANNs) have been used in this task due to its capacity of representing nonlinearities. However, the profile of the data used may affect the forecast accuracy. This manuscript reports on a comparative analysis of the performance of four neural network models for photovoltaic power forecast regarding their input dataset. Four sets composed of photovoltaic power data (local measurements) and external weather data (remote measurements) were used, and the networks were validated through actual measurements from a photovoltaic micro plant. The ANN that dealt with only weather data showed a good level of accuracy, being a useful tool for the feasibility analysis of new photovoltaic projects. In addition, the approach that used only photovoltaic power data has excelled and can be used in electric sector companies.

Publicado em 01 de agosto de 2023. O e-book “Innovate: Engenharia Elétrica” apresenta resultados de projetos de pesquisa desenvolvidos por professores e estudantes de diferentes instituições educacionais do país. Os capítulos abordam temas como linhas de transmissão de energia elétrica, reconhecimento de fala aplicado à sistemas elétricos, dimerização em malha fechada, sistema solar off grid para residências rurais, geração de energia elétrica e controladores adaptativos. Dessa forma, a editora Atena tem a honra de disponibilizar um valioso referencial teórico para estudantes de Engenharia Elétrica que buscam aprofundar seus conhecimentos em tópicos inovadores. Aos autores, expresso meus sinceros agradecimentos pelas contribuições e pela parceria com a Atena Editora. Aos nossos leitores, desejo um ótimo estudo! Lilian Coelho de Freitas

O reconhecimento de fala como parte de mecanismos automáticos de auxílio à tomada de decisão tem avançado bastante nos últimos anos, tornando-se uma realidade consistente em vários setores da engenharia. Especialmente em Sistemas Elétricos de Potência, o reconhecimento do tipo Fala-para-texto permite um incremento significativo da qualidade na operação em processos que envolvem comunicação via áudio. Desta forma, torna-se possível a transcrição dos áudios envolvendo a comunicação e também futuras auditorias. Um crescente número de ferramentais vem sendo propostas ultimamente no sentido de se automatizar os processos de reconhecimento de fala, porém estas ainda apresentam limitações de análises, não permitindo uma redundância no processo de transcrição, por exemplo. Propõe-se neste trabalho uma metodologia de análise de áudio em canais separados a partir de gravações de ligações entre os operadores dos sistemas elétricos, visando-se um aumento no grau de robustez da aplicação de processos de reconhecimento fala-para-texto.