São Paulo — InkDesign News —
No contexto da evolução das energias renováveis e suas interações com modelos de machine learning, novas análises são realizadas para otimizar a alocação de recursos e reduzir custos no setor energético. A capacidade preditiva de algoritmos de aprendizagem profunda tem se mostrado promissora.
Arquitetura de modelo
O modelo em estudo utiliza uma combinação de algoritmos de previsão de demanda e otimização de preços de energia. A arquitetura é baseada em uma rede neural convolucional (CNN) que mapeia padrões de utilização e disponibilidade de produção de energia, levando em conta fatores como variabilidade climática e demanda do mercado. Para a tarefa de treinamento, as sequências temporais de dados de mercado são estruturadas em entradas que alimentam a rede.
Treinamento e otimização
Durante o processo de treinamento, foram utilizados dados históricos de preço e consumo, validando o modelo em um conjunto de dados com forte variação sazonal. O tempo de treinamento foi reduzido através de técnicas de transfer learning e ajustes dinâmicos de hiperparâmetros. “Os algoritmos de aprendizado profundo demonstraram uma eficácia elevada na previsão de preços de energia.”
“Deep learning algorithms have shown high effectiveness in energy price forecasting.”
(“Os algoritmos de aprendizado profundo demonstraram uma eficácia elevada na previsão de preços de energia.”)— Dr. João Silva, Pesquisador de Energia, Universidade de São Paulo
Resultados e métricas
Os resultados preliminares indicam uma precisão de 92% nas previsões feitas, superior a outros modelos baseados em regressões lineares tradicionais. Além disso, constata-se uma redução de 15% nos custos operacionais com a implementação das intervenções sugeridas pelo modelo. “Isso mostra não apenas a capacidade de previsão, mas também o impacto econômico das decisões baseadas em dados.”
“This shows not only the forecasting ability but also the economic impact of data-driven decisions.”
(“Isso mostra não apenas a capacidade de previsão, mas também o impacto econômico das decisões baseadas em dados.”)— Ana Oliveira, Engenheira de Dados, Engie Brasil
Próximos passos envolvem a integrição de mais variáveis, como a contribuição das energias renováveis no mix energético e a implementação de feedback em tempo real dos resultados. Estes avanços podem potencialmente transformar o cenário energético nacional, tornando-o mais sustentável e eficiente.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
