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Estudo bibliométrico de Gêmeos Digitais no setor energético solar
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1133164
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | RCMOS - Revista Científica Multidisciplinar o Saber | pt_BR |
| Autor(es): dc.contributor.author | Emanuel Almeida Barboza, Lucas | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-12-03T15:41:45Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-12-03T15:41:45Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-12-03 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://submissoesrevistacientificaosaber.com/index.php/rcmos/article/view/1777 | - |
| identificador: dc.identifier.other | Gêmeos Digitais na Energia Solar | pt_BR |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1133164 | - |
| Resumo: dc.description.abstract | Os Gêmeos Digitais (GD) representam uma tecnologia emergente capaz de emular sistemas reais em ambientes virtuais, oferecendo soluções promissoras para o setor energético. Este trabalho apresenta uma análise bibliométrica sobre a aplicação de Gêmeos Digitais no setor de energia solar, visando identificar tendências, lacunas e principais tópicos de pesquisa. A metodologia baseou-se na coleta de dados nas bases Web of Science e Scopus, abrangendo o período de 2009 a 2024, seguida pelo processamento de correlação de termos através do software VOSviewer. Os resultados indicam que o tema é recente e em crescimento, com foco predominante no gerenciamento de sistemas, otimização de performance e uso intensivo de Machine Learning para previsão de recursos solares e potência. Conclui-se que a pesquisa na área está intrinsecamente ligada à modernização das usinas e eficiência operacional, apontando para um vasto campo de investigações futuras. | pt_BR |
| Tamanho: dc.format.extent | 511 KB | pt_BR |
| Tipo de arquivo: dc.format.mimetype | pt_BR | |
| Idioma: dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
| Direitos: dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Brazil | * |
| Licença: dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/ | * |
| Palavras-chave: dc.subject | Gêmeos Digitais | pt_BR |
| Palavras-chave: dc.subject | Energia Solar | pt_BR |
| Palavras-chave: dc.subject | Machine Learning | pt_BR |
| Palavras-chave: dc.subject | Otimização de Sistemas | pt_BR |
| Título: dc.title | Estudo bibliométrico de Gêmeos Digitais no setor energético solar | pt_BR |
| Tipo de arquivo: dc.type | texto | pt_BR |
| Aparece nas coleções: | Textos | |
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