Redes neurais artificiais na previsão de irradiância solar: um estudo de caso com abordagem baseada em problema para o ensino em energias renováveis

Abstract

Este artigo explora a integração de técnicas de inteligência artificial (IA), especificamente redes neurais artificiais (RNA), no ensino de planejamento eletroenergético, com foco na intermitência e não-controlabilidade da geração de energia solar fotovoltaica. A partir de um estudo de caso envolvendo a cidade de Curitiba-PR, desenvolveu-se um modelo de RNA para a estimação da irradiância solar global horizontal, utilizado como ferramenta pedagógica em cursos de engenharia elétrica. O estudo demonstrou como a aplicação de RNAs, combinada com metodologias ativas, pode aprimorar o aprendizado teórico e prático dos alunos, capacitando-os para enfrentar desafios reais no setor energético. A análise de dados reais e a simulação de cenários práticos fomentam uma compreensão profunda das variáveis que afetam o planejamento de microrredes, preparando os estudantes para a utilização de tecnologias avançadas na previsão e gestão de sistemas elétricos complexos. As práticas pedagógicas discutidas neste trabalho oferecem uma abordagem inovadora para a educação em energia renovável, incentivando a reflexão teórica e metodológica sobre o uso de IA no ensino de engenharia.