Aplica»c~oes de redes neurais e previs~oes de disponibilidade de recursos energeticos solares (Forecast of solar energy resource by using neural network methods)

Este trabalho tem como objetivo discutir de forma sucinta a ferramenta matematica conhecida como re- des neurais artiflciais e algumas aplica»c~oes nade energias renovaveis. Inicialmente, o trabalho descreve a relev^ancia desta ferramenta estat¶‡stica nas diversasdo conhecimento e, posteriormente, conceitua e descreve as principais conflgura»c~oes poss¶‡veis de uma rede neural artiflcial. Por flm, o trabalho demonstra a aplica»c~ao da ferramenta para o levantamento de disponibilidade de recursos de energia solar no Brasil a partir de dados de superf¶‡cie coletados em esta»c~oes da rede SONDA operada pelo Centro de Ci^encia do Sistema Terrestre do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Os resultados obtidos ate o momento mostram que as redes neurais podem fornecer estimativas com a conflabilidade necessaria para avalia»c~ao da disponibilidade de energia solar e com melhor desempenho que outras tecnicas estat¶‡sticas utilizadas na literatura. Palavras-chave: energia solar, redes neurais artiflciais, modelagem atmosferica, modelos de mesoescala. This work aims at discussing the artiflcial neural networks (ANN) and some applications in renewable energy assessment. First, the paper describes the statistical relevance of this tool in difierent areas of knowledge and the main ANN concepts and conflgurations. Finally, the paper presents and discusses the use of ANN for the solar energy assessment in Brazil by using data collected in SONDA sites operated by the Center for Earth System Science of the Brazilian Institute for Space Research. The results show that ANN can provide reliable estimates with better performance than other statistical tools.