MODELO STAR-TREE DE TRANSIÇÃO SUAVE ESTRUTURADO EM ÁRVORE PARA PREVISÃO DE ENERGIA EÓLICA

• Autor(a) principal: GLAUCIA ESTEFANIA DE SOUSA FERREIRA
• Data de Publicação: 2012
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55671@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55671@2

O principal objetivo desta dissertação é estudar modelos de previsão da geração eólica utilizando os dados de cinco parques eólicos, mais precisamente comparar o desempenho dos modelos lineares e não lineares. Utilizando a metodologia do modelo não-linear STAR-TREE (Smooth Transition AutoRegression Tree) e comparando com o modelo linear Box e Jenkins através de medidas estatísticas. Basicamente, o modelo STAR-TREE é uma combinação dos modelos STAR (Smooth Transition AutoRegression) e CART (Classification and Regression Tree), realizando assim uma modelagem em árvore onde a transição entre os regimes é feita de forma suave através da função logística e nos nós terminais são ajustados modelos preditivos. Neste estudo será ajustado nos nós terminais um modelo simples constante e também modelos autorregressivos.