Applying Text Tining To Identify Photovoltaic Technologies

Authors

  • André Irazoqui de Lima +55 53 999356352
  • Aline Brum Argenta Universidade Federal do Paraná
  • Izabel Cristina Zattar Universidade Federal do Paraná
  • Mariana Kleina Universidade Federal do Paraná

Keywords:

Photovoltaic technologies;, text mining;, patent.

Abstract

Growing concern about the environmental impacts caused by population growth coupled with increased industrial activity around the world has prompted several countries to create policies to encourage clean energy production. Thus, technologies for generating energy through fossil fuels have been increasingly replaced. In this scenario, environmentally friendly innovations have gained space, one of the branches of renewable energy is solar energy that, through photovoltaic panels, converts the irradiation into electricity or heat. Therefore, the objective of this work is to present a patent analysis, performed with the aid of text mining, through an algorithm developed for this purpose, using the R language, to identify the stage of technological development of photovoltaic panels. A total of 889 documents were consulted between the years 2007 and 2016 in North American, European and Japanese offices. Innovations were identified in various areas of knowledge, hybrid technologies (panels that generate electricity and heat), manufacturing methods, quick assembly, and self-cleaning systems are among them. As a result, panels tend to be increasingly economically viable, expanding the clean energy generation sector.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

André Irazoqui de Lima, +55 53 999356352

Possui graduação em Engenharia de Produção pela Universidade Federal do Pampa, MBA em Gestão Empresarial pela Fundação Getúlio Vargas e atualmente é Mestrando em Engenharia de Produção no Programa de Pós-Graduação da Universidade Federal do Paraná.

Aline Brum Argenta, Universidade Federal do Paraná

Possui graduação em Engenharia de Alimentos pela Universidade Federal do Pampa, mestrado em Engenharia de Processos pela Universidade Federal de Santa Maria e atualmente é doutoranda em Engenharia de Alimentos no Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Alimentos na Universidade Federal do Paraná.

Izabel Cristina Zattar, Universidade Federal do Paraná

Possui graduação em Tecnologia em Mecânica pela Sociedade Educacional de Santa Catarina (2002), mestrado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de Santa Catarina (2004) e doutorado em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de Santa Catarina (2008). Possui experiência nas áreas processos de fabricação, planejamento e melhorias de processos, indicadores de produtividade e de Inovação. Atualmente desenvolve trabalhos voltados à Inovação, com parcerias consolidadas com Institutos de Tecnologia, Incubadoras de Base Tecnológica e Agências de Fomento. Atua também em parceria com empresas privadas de serviços e manufatura.

Mariana Kleina, Universidade Federal do Paraná

Professora Adjunta do Departamento de Engenharia de Produção da Universidade Federal do Paraná. Possui graduação em Matemática Industrial (2009), mestrado (2012) e doutorado (2015) em Métodos Numéricos em Engenharia pela Universidade Federal do Paraná. Tem experiência nas áreas de Pesquisa Operacional e Inteligência Artificial.

Published

2019-11-02

How to Cite

de Lima, A. I., Argenta, A. B., Zattar, I. C., & Kleina, M. (2019). Applying Text Tining To Identify Photovoltaic Technologies. IEEE Latin America Transactions, 17(5), 727–733. Retrieved from https://latamt.ieeer9.org/index.php/transactions/article/view/613