Evolução das fontes eólicas e solar e o uso de inovações tecnológicas pela ANEEL para monitoramento
Notice bibliographique
Résumé
Num mundo em que as economias dependem diretamente de energia para manter o crescimento e a qualidade de vida de seus habitantes, os países se preocupam cada vez mais com a sustentabilidade e uma expansão da matriz elétrica por meio de fontes renováveis. O objetivo deste estudo é apresentar uma visão da transformação da matriz elétrica do Brasil, destacando o incremento das fontes eólica e solar, e analisar como a atuação da agência reguladora do setor elétrico brasileiro está evoluindo para manter a fiscalização das novas usinas. Na metodologia de pesquisa, foram utilizadas informações do setor elétrico brasileiro e dados geoespaciais de livre acesso, além de informações sobre os subsídios governamentais que fomentam a ampliação dessas fontes. A análise dos dados de expansão da oferta e dos leilões de energia mostra que o Brasil já possui 84,21% de sua matriz elétrica composta por fontes renováveis e que há tendência de alta em função dos incrementos de usinas eólicas e solares. Os resultados evidenciam um crescimento exponencial da energia solar em relação à eólica entre 2011 e 2021, os efeitos dos subsídios governamentais e o uso de informações geoespaciais e inteligência artificial pela agência reguladora para manter as fiscalizações das novas usinas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».