Utilização de redes neurais para previsão de vento no litoral do Ceará - Silva, Suany Campos da (2014)
Neste trabalho, foi utilizada a técnica de Redes Neurais Artificias (RNAs) para a estimativa de recursos eólicos no litoral cearense. O principal objetivo do trabalho é estimar valores de velocidade média do vento em altitude a partir de dados observados a 10 metros. As duas regiões em estudo são: Paracuru e Camocim, ambas situadas no Estado do Ceará. Os dados foram obtidos da Plataforma de Coleta de Dados, situadas nas cidades de São Gonçalo do Amarante e Barroquinha, e das Torres Anemométricas, situadas nas cidades de Paracuru e Camocim. Para cada região será adotada o mesmo procedimento. Inicialmente, utiliza-se o software MATLAB para a construção das RNAs, onde se utiliza a equação do perfil logarítmico do vento para estimar os valores de velocidade média do vento em altitude, para 20, 40 e 60 metros, a partir dos dados observados em superfície a 10 metros, calculando-se em seguida os coeficientes de correlação entre esses dados estimados em altitude e os observados na TA de cada região. Esse procedimento é feito tanto para a fase de treinamento quanto para a fase de teste da rede. Em ambas as fases, as RNAs mostraram um bom desempenho quer seja pelo alto índice de concordância entre as series de dados estimados e a série de dados observados e seus respectivos coeficientes de correlação, quer seja pelos baixos valores dos erros entre essas séries. Em algumas situações, na região de Paracuru, encontraram-se valores de coeficientes de correlação da ordem de 0,95 e valores de coeficiente de determinação de 91% da variabilidade dos dados observados. Em Paracuru, encontraram-se valores de erros relativos na ordem de 0,07%. Os resultados desse estudo, além de confirmarem que Paracuru e Camocim são regiões potencialmente favoráveis ao aproveitamento da energia eólica, mostraram também que é possível, tendo-se como referência os dados de velocidade média do vento de PCDs, se estimar valores de velocidade média do vento em altitude em regiões onde não existem torres anemométricas. Palavras chave: Energia eólica. Redes Neurais Artificiais. Estimativa de ventos