ANÁLISE DE ESTATÍSTICA DE DADOS DE POTENCIAL ENERGÉTICO SOLAR OU EÓLICO POR MEIO DE ALGORITMO NA LINGUAGEM PYTHON

Resumo

O trabalho desenvolvido teve como justificativa a necessidade de compreender o potencial energético das fontes renováveis solar e eólica, que vêm se destacando como alternativas sustentáveis mundialmente. O objetivo central foi analisar dados de potencial energético, e identificar os fatores que influenciam diretamente na eficiência da geração de energia, utilizando técnicas de programação e estatística para tratar, interpretar e modelar esses dados. A metodologia adotada consistiu em levantamento bibliográfico, coleta de dados meteorológicos junto ao INMET, aplicação de estatística para detectar padrões e tendências e, por fim, desenvolvimento de algoritmos em Python no Google Colab, que permitiram a análise em nuvem e a visualização dos resultados. O desenvolvimento foi pautado na integração entre teoria, prática e tecnologia, possibilitando o aperfeiçoamento do conhecimento matemático, da programação e da análise aplicada ao setor energético. Concluiu-se que a aplicação de algoritmos em Python, juntamente com a análise estatística, nos possibilitou identificar padrões relevantes e significativos no potencial energético solar e eólico, permitindo uma interpretação mais detalhada e precisa dos diversos fatores que podem influenciar a geração e sua eficiência ao longo do tempo. Essa combinação entre tecnologia e ciência de dados mostrou-se essencial para compreender o comportamento das variáveis meteorológicas e sua relação direta com o desempenho energético. Além disso, o estudo evidenciou a importância do uso de ferramentas computacionais para otimizar processos, reduzir erros e aprimorar a confiabilidade das análises realizadas. Desse modo, constatou-se que essa metodologia representa um grande avanço para o setor energético, oferecendo suporte na formulação de estratégias mais eficazes e sustentáveis. O estudo demonstrou ser uma ferramenta extremamente poderosa para apoiar tanto o planejamento quanto as tomadas de decisão, contribuindo de forma expressiva para a transição sustentável, o desenvolvimento de soluções tecnológicas inovadoras e a expansão das fontes de energias renováveis, reforçando o compromisso com um futuro mais limpo, eficiente e ambientalmente responsável.