O Design Thinking surge inconscientemente juntamente com o termo design. Porém, começou a ser aplicado de maneira efetiva na geração de novos negócios em tempos atuais. Em resumo, a metodologia design thinking é composta por quatro etapas: descobrir, definir, desenvolver e entregar. Essas etapas são complementares e sequenciais. Conhecidas como o duplo diamante. Esse processo é um importante processo de inovação e aplicável tanto na geração de novos negócios como em inovações corporativas. A Incubadora Santos Dumont a partir de 2013 quando começou adaptar todo seu processo de incubação adotou o processo de design thinking como ferramenta para angariar novos projetos em seus editais de incubação. Essa aplicação prática do Design Thinking trouxe grandes resultados em termos de geração de novos empreendimentos e desde então vem intensificando o trabalho nesse tema. O presente trabalho irá relatar o conceito do design thinking, o trabalho que a Incubadora Santos Dumont desenvolveu a partir dessa temática e seus resultados práticos.
O Design Thinking surge inconscientemente juntamente com o termo design. Porém, começou a ser aplicado de maneira efetiva na geração de novos negócios em tempos atuais. Em resumo, a metodologia design thinking é composta por quatro etapas: descobrir, definir, desenvolver e entregar. Essas etapas são complementares e sequenciais. Conhecidas como o duplo diamante. Esse processo é um importante processo de inovação e aplicável tanto na geração de novos negócios como em inovações corporativas. A Incubadora Santos Dumont a partir de 2013 quando começou adaptar todo seu processo de incubação adotou o processo de design thinking como ferramenta para angariar novos projetos em seus editais de incubação. Essa aplicação prática do Design Thinking trouxe grandes resultados em termos de geração de novos empreendimentos e desde então vem intensificando o trabalho nesse tema. O presente trabalho irá relatar o conceito do design thinking, o trabalho que a Incubadora Santos Dumont desenvolveu a partir dessa temática e seus resultados práticos.
Recent technological advances and increased participation of energy systems based on photovoltaic solar energy place this renewable energy source in a prominent position in the current scenario. With the increase in the share of solar photovoltaic systems, the impact of power fluctuations in these sources has worsened, which can affect the quality of electrical energy and the reliability of the electrical power system. Therefore, with the use of energy storage together with control algorithms based on artificial intelligence, it is possible to control and perform power smoothing. In this context, the study presents a technical feasibility study on the use of artificial neural network (ANN) to perform the power smoothing of the photovoltaic system connected to the network. Being studied the performance of a real photovoltaic system operating in conjunction with an ideal energy storage for comparative analysis of the performance of the artificial neural network when the numbers of neurons and layers are modified for different real operating conditions considered as temperature variation, humidity, irradiation, pressure and wind speed, which are considered to be ANN input data. The results obtained point to the feasibility of using ANN, with acceptable precision, for power smoothing. According to the analyzes carried out, it is clear that ANN's with few neurons, HIGHLIGHTS ANN with 10 neurons shows better performance when compared to 20 and 100. ANN with more than two hidden layers does not demonstrate better accuracy. The self-loading of the ANN exceeds the limits, requiring external mechanisms. The lack of continuity in the data influences the behavior of the ANN training.
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