Avaliação de modelos de inteligência artificial para previsão da velocidade de vento em curto prazo

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: SOUZA, Ramon Bezerra de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO; UFPE; Brasil; Programa de Pos Graduacao em Engenharia Eletrica
• Palavras-chave em Português: Engenharia Elétrica; Previsão de ventos; Redes neurais artificiais; Análise de séries temporais; Inteligência artificial; Sistemas Neuro-Fuzzy
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14993

O Brasil apresenta um amplo potencial eólico a ser explorado, atualmente, observa-se a grande expansão desta fonte de geração, principalmente no nordeste do Brasil, onde os ventos apresentam uma importante característica de complementaridade em relação às vazões do rio São Francisco. Porém, devido à incerteza associada à potência disponível, o aprimoramento das ferramentas de previsão de curto prazo representa um fator determinante para a operação do sistema, contribuindo para facilitar a comercialização de energia elétrica, o controle dos parques eólicos e fornecer uma estimativa futura para determinada localidade. Este trabalho é uma contribuição aos modelos de previsão de velocidades médias horárias dos ventos, para o horizonte de previsão de uma a quatro horas, utilizando as Redes Neurais Artificiais, sistemas Neuro-Fuzzy e o Reservoir Computing como métodos de inteligência artificial e as variáveis velocidade média do vento, umidade do ar, radiação solar e temperatura como entradas dos modelos de previsão. Os resultados obtidos para as previsões com alguns modelos propostos, revelaram ganhos da ordem de 50 % quando comparados com o modelo de referência, ratificando a eficiência dos modelos desenvolvidos.