Resumo

A pesquisa teve como o objetivo a identificação de lacunas na pesquisa de sistemas de energias renováveis e inovação, visto que sistema de energia renovável (SER) pode ser economicamente mais benéfico em comparação ao sistema energético atual. Além disso, ocorreu a ascensão de artigos em relação a aspectos da inovação e de novos centros de pesquisa focados em inovação. Consequentemente, utilizou-se a análise de redes sociais (ARS) com objetivo de realizar a pesquisa bibliométrica e sociométrica. Para isso, analisou-se cinquenta artigos do Web of Science. Os principais elementos analisados foram os autores e as palavras-chave das pesquisas. Identificou-se que há temas já bastante explorados como Renewable Energy, Energy Transition, Energy, Innovation, Engineering, Renewable Energy Systems, Sustainability, Business model e computational intelligence. Além disso, existe uma lacuna de pesquisa relacionada à Micro Renewable Energy Systems. Outrossim, as redes analisadas que possuem machine learning, software integration e artificial intelligence, organic rankine cycle e CO2 emissions como palavras-chave podem ser exploradas nas próximas pesquisas.

The researchs’ objetive is the identification of gaps in the research of renewable energy systems and innovation, since renewable energy system can be economically more beneficial in comparison to the current energy system. In addition, there has been a rise in articles on aspects of innovation and new research centers focused on innovation. Consequently, we used social networks analizys with the objective of performing bibliometric and sociometric research. For this, fifty articles were analyzed from the Web of Science. The main elements analyzed were the authors and the keywords of the researches. Renewable Energy Systems, Biomass, Sustainability, Business Model, and Computational Intelligence have all been explored. In addition, there is a research gap related to Micro Renewable Energy Systems. Also, analyzed networks that have machine learning, software integration, artificial intelligence, organic rankine cycle, and CO2 emissions as keywords can be explored in future research.