Simular o potencial energético para fontes de energia renováveis numa determinada região.

Trabalho em Python.Tem como objetivo aplicar métodos de simulação (Monte Carlo, Markov Chain, ou ambos) num contexto
prático.  1 - Simular o potencial energético para fontes de energia renováveis numa determinada região (dataset
energy_2025.zip). Este dataset tem disponível um conjunto de matrizes (2D) com dados de irradiância no plano
horizontal, velocidade do vento, altimetria, entre outros. O objetivo consiste em modelar (probabilística) fontes de
energia como painéis fotovoltaicos ou aerogeradores para: (1) estimar a capacidade de produção energética (W/h) e
(2) simular a rentabilidade da instalação. O algoritmo terá de avaliar diferentes cenários e o output final será uma
matriz (2D) de rentabilidade ao longo do espaço, que identifique as regiões mais promissoras;
2 – Simulação de rotas, otimização de fluxos de produção, otimização de tempos de produção;
3 – Analisar riscos num setor financeiro;
Objetivos:
• 1 – Definir o problema;
• 2 – Identificar as variáveis aleatórios e parâmetros;
• 3 – Especificar e justificar as distribuições probabilísticas a utilizar;
• 4 – Definir a função de custo ou abordagem de simulação. Explicar as técnicas de amostragem e simulação
utilizadas;
• 5 – Programar a simulação;
• 6 – Simular e explorar diferentes cenários;
• 7 – Apresentar e explicar os resultados estatísticos e não estatísticos que achar necessário (gráficos, média,
variância, desvio padrão, rotas, etc.);
• 8 – Explicar a tomada de decisão com os resultados obtidos; Mais informações e arquivos envio após contato.