MODELAGEM DA VELOCIDADE DO VENTO USANDO METODOLOGIAS ARIMA, HOLT-WINTERS E RNA NA PREVISÃO DE GERAÇÃO EÓLICA NO NORDESTE BRASILEIRO

• Autor(a) principal: Camelo, Henrique do Nascimento
• Data de Publicação: 2021
• Outros Autores: Lucio, Paulo Sergio, Leal Júnior, João Verçosa
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Brasileira de Climatologia (Online)
• Texto Completo: https://ojs.ufgd.edu.br/rbclima/article/view/14018
• topic: Séries Temporais; NEB; Energias Renováveis; Inteligência Artificial

O presente artigo mostra metodologias capazes de realizar previsões de velocidade do vento com boa acurácia as quais poderão ser aplicadas no setor de geração eólica. Para isso, dados de velocidade dos ventos das regiões de Fortaleza, Parnaíba e São Luís localizadas no Nordeste Brasileiro (NEB) foram aplicados aos modelos de previsão de séries temporais - Auto Regressivo Integrado de Médias Móveis (ARIMA), Holt-Winters (HW) e Redes Neurais Artificiais (RNA), e comparados entre si com a finalidade de identificar o de melhor performance. O período compreende janeiro de 2010 até dezembro 2014. O modelo RNA apresentou os melhores valores das medidas de acurácia, principalmente o erro percentual entre as séries observadas e simuladas cujos valores foram de 8,74% (Fortaleza) e 10,50% (São Luís). A localidade de Parnaíba os valores dos erros foram menores para o modelo ARIMA, com erro percentual de 9,70%. As séries temporais previstas pelos modelos conseguem representar características importantes, particularmente, as menores intensidades da média mensal da velocidade do vento (período chuvoso), seguido das maiores intensidades da média mensal da velocidade do vento (período seco).