Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2011 |
| Autor(a) principal: |
GOUVEIA, Hugo Tavares Vieira |
| Orientador(a): |
AQUINO, Ronaldo Ribeiro Barbosa de |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Engenharia Eletrica
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/19920
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Resumo: |
A previsão de ventos é de extrema importância para auxiliar nos estudos de planejamento e programação da operação da geração eólica. Vários estudos já comprovaram que o potencial eólico brasileiro, principalmente no Nordeste, onde os ventos apresentam uma importante característica de complementaridade em relação às vazões do rio São Francisco, pode contribuir significativamente para o suprimento de energia elétrica. Entretanto, o uso das forças dos ventos para produção de energia elétrica produz alguns inconvenientes, tais como, incertezas na geração e a dificuldade no planejamento e operação do sistema elétrico. Este trabalho propõe e desenvolve modelos de previsões de velocidades médias horárias de ventos e geração eólica a partir de técnicas de Redes Neurais Artificiais, Lógica Fuzzy e Análise Wavelet. Os modelos foram ajustados para realizar previsões com passos variáveis de até vinte e quatro horas. Para as previsões realizadas com alguns dos modelos desenvolvidos, os ganhos em relação aos modelos de referência foram da ordem de 80% para as previsões com passo de uma hora. Os resultados demonstraram que a Análise Wavelet aliada às ferramentas de inteligência artificial fornecem previsões muito mais confiáveis do que aquelas obtidas com os modelos de referência, principalmente para as previsões com passos de 1 – 6 horas. |
