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Modelo de predição de potência elétrica solar por meio de rede neural recorrente com camadas do tipo com camadas do tipo long short-term memory

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GESESC/SolarPowerForecastingIFMG.jl

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SolarPowerForecastingIFMG.jl

Uma ferramenta para previsão de potência de geração solar baseada em séries históricas

Autores:

  1. Victor Gonçalves (Graduando)
  2. Prof. José Antônio (Orientador)
  3. Prof. Reginaldo Leão (Coorientador)

O módulo SolarPowerForecastingIFMG.jl é uma ferramenta de acesso de alto nível à funcionalidades de previsão de potência solar no Brasil. Ela se baseia em redes neurais recorrentes (RNNs) com camadas do tipo Long Short-Term Memory disponibilizadas pelo pacote Flux.jl.

O pacote ainda possui funcionalidades de alto nível para o tratamento das tabelas CSV do Instituto Nacional de Metrologia (INMET) e raspagem direta dos dados via requisições HTTP com o HTTP.jl, Gumbo.jl e Cascadia.jl.

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Modelo de predição de potência elétrica solar por meio de rede neural recorrente com camadas do tipo com camadas do tipo long short-term memory

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