Redes neurais artificiais e modelos de combinação para previsão de velocidade do vento - Barchi, Tathiana Mikamura (2022)
A geração de energia por fonte eólica vem recebendo destaque no Brasil devido à necessidade de diversificação da matriz elétrica que depende, em sua maioria, de usinas hidrelétricas. Entretanto, a velocidade do vento é um recurso que apresenta constantes oscilações ao longo do dia, meses e até anos. Neste contexto, a previsão da velocidade do vento é importante pois auxilia, por exemplo, no gerenciamento, despacho e operação do sistema elétrico. Neste sentido, esta pesquisa realizou uma comparação extensiva do desempenho de modelos de previsão, considerando Modelos Lineares (Auto-Regressivo e Auto-Regressivo de Médias Móveis) e Redes Neurais Artificiais (Perceptron de Múltiplas Camadas - MLP, Redes Neurais com Função de Base Radial - RBF, Máquina de Aprendizagem Extremo - ELM e Redes Neurais com Estado de Eco - ESN), versus moelos de combinação, Ensembles e Sistemas Híbridos de Correção de Erro. A aplicação da metodologia se deu em bases de dados disponibilizadas pelo projeto SONDA (Sistema Nacional de Organização de Dados Ambientais) com as velocidades do vento para as cidades: Brasília, Florianópolis, Natal, Petrolina e São Luís. Foi verificado o erro de cada modelo preditivo através das métricas: Erro Quadrático Médio, Erro Absoluto Médio, Variação Relativa Média e Índice de Concordância. A rede ESN alcançou o 1º lugar geral no ranking de desempenho considerando a sua colocação para cada cidade, sendo ainda o modelo que apresentou o menor erro para Natal e Petrolina. Para os casos específicos de Brasília, Natal e Petrolina, o ARMA se mostrou mais adequado. Todavia, devido ao seu desempenho pouco acurado nos outros casos, sua posição no ranking geral foi degradada. Os Ensembles ocuparam o segundo e terceiro lugares com oEnsemble de Mediana (Modelos Únicos sem RBF) e Ensemble de Mediana (redes neurais sem RBF), respectivamente. No ranking final, os Sistemas Híbridos foram destaque negativo.