Em artigo publicado pela Agência CanalEnergia, Nivalde de Castro, coordenador do GESEL/UFRJ, e Luiz Homero C. Medeiros, engenheiro mestre pela UFPE, analisam nowcasting e machine learning como forma de redução do impacto da expansão das fontes intermitentes de renováveis. Segundo os autores, “estas fontes têm duas características específicas que comprometem a operação dos sistemas elétricos que são a intermitência e intensa variabilidade. Este grande desafio está sendo enfrentado com estudos e metodologias que buscam dar mais certeza às previsões de geração destas fontes”.
(Publicado pela Agência CanalEnergia)