MODELO TEMPO-FREQUÊNCIA PARA PREVISÃO DE CURTO PRAZO DE VELOCIDADE DE VENTO

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: TIAGO MENDES DANTAS
Data de Publicação: 2011
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=19157@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19157@2
Resumo: A quantidade de energia gerada através de energia eólica está aumentando no mundo todo. O Brasil tem um enorme potencial devido a sua localização geográfica e governo brasileiro dá claros sinais de que está propenso a investir neste tipo de energia. Previsões precisas de velocidade vento são essenciais para a operação planejamento do sistema elétrico de energia. Este trabalho tem como objetivo fazer previsões mais precisas na Nordeste do Brasil. Para isso, usamos um modelo que leva em conta as características diárias e o comportamento da memória longa. O modelo aplicado nesta região particular mostrou-se mais preciso que o modelo de persistência e outros modelos (por exemplo, modelo híbrido neuro-fuzzy)
id PUC_RIO-1_628d5c3fc84e074f3002cb5f2b56a7e6
oai_identifier_str oai:MAXWELL.puc-rio.br:19157
network_acronym_str PUC_RIO-1
network_name_str Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
repository_id_str 534
spelling info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisMODELO TEMPO-FREQUÊNCIA PARA PREVISÃO DE CURTO PRAZO DE VELOCIDADE DE VENTO TIME‐FREQUENCY MODEL FOR SHORT TERM WIND SPEED FORECASTING 2011-08-31REINALDO CASTRO SOUZA09951768687lattes.cnpq.brREINALDO CASTRO SOUZA09951768687lattes.cnpq.brREINALDO CASTRO SOUZAJOSE FRANCISCO MOREIRA PESSANHAREINALDO CASTRO SOUZAJOSE FRANCISCO MOREIRA PESSANHAANDRE LUIS MARQUES MARCATO12215269790lattes.cnpq.br/1817162880145895TIAGO MENDES DANTASPONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIROPPG EM ENGENHARIA ELÉTRICAPUC-RioBRA quantidade de energia gerada através de energia eólica está aumentando no mundo todo. O Brasil tem um enorme potencial devido a sua localização geográfica e governo brasileiro dá claros sinais de que está propenso a investir neste tipo de energia. Previsões precisas de velocidade vento são essenciais para a operação planejamento do sistema elétrico de energia. Este trabalho tem como objetivo fazer previsões mais precisas na Nordeste do Brasil. Para isso, usamos um modelo que leva em conta as características diárias e o comportamento da memória longa. O modelo aplicado nesta região particular mostrou-se mais preciso que o modelo de persistência e outros modelos (por exemplo, modelo híbrido neuro-fuzzy)The amount of energy generated by wind sources is increasing all over the world. Brazil has a huge potential due to its geographic localization and the Brazilian Government has given a clear signal that is prone to invest in this kind of energy. Accurate wind speed forecasts are essential in the operation planning for the electrical wind power system. This work aims to make more accurate forecasts in the northeast of Brazil. To do so, we use a model that takes into account the daily characteristics and the long memory behavior. The model applied in this particular region proved to be more accurate than the persistence model and other models.COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIORhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19157@1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19157@2porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-11-01T13:12:55Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:19157Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342019-08-30T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false
dc.title.pt.fl_str_mv MODELO TEMPO-FREQUÊNCIA PARA PREVISÃO DE CURTO PRAZO DE VELOCIDADE DE VENTO
dc.title.alternative.en.fl_str_mv TIME‐FREQUENCY MODEL FOR SHORT TERM WIND SPEED FORECASTING
title MODELO TEMPO-FREQUÊNCIA PARA PREVISÃO DE CURTO PRAZO DE VELOCIDADE DE VENTO
spellingShingle MODELO TEMPO-FREQUÊNCIA PARA PREVISÃO DE CURTO PRAZO DE VELOCIDADE DE VENTO
TIAGO MENDES DANTAS
title_short MODELO TEMPO-FREQUÊNCIA PARA PREVISÃO DE CURTO PRAZO DE VELOCIDADE DE VENTO
title_full MODELO TEMPO-FREQUÊNCIA PARA PREVISÃO DE CURTO PRAZO DE VELOCIDADE DE VENTO
title_fullStr MODELO TEMPO-FREQUÊNCIA PARA PREVISÃO DE CURTO PRAZO DE VELOCIDADE DE VENTO
title_full_unstemmed MODELO TEMPO-FREQUÊNCIA PARA PREVISÃO DE CURTO PRAZO DE VELOCIDADE DE VENTO
title_sort MODELO TEMPO-FREQUÊNCIA PARA PREVISÃO DE CURTO PRAZO DE VELOCIDADE DE VENTO
author TIAGO MENDES DANTAS
author_facet TIAGO MENDES DANTAS
author_role author
dc.contributor.advisor2ID.none.fl_str_mv 09951768687
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv REINALDO CASTRO SOUZA
dc.contributor.advisor1ID.fl_str_mv 09951768687
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv lattes.cnpq.br
dc.contributor.advisor2.fl_str_mv REINALDO CASTRO SOUZA
dc.contributor.advisor2Lattes.fl_str_mv lattes.cnpq.br
dc.contributor.referee1.fl_str_mv REINALDO CASTRO SOUZA
dc.contributor.referee2.fl_str_mv JOSE FRANCISCO MOREIRA PESSANHA
dc.contributor.referee3.fl_str_mv REINALDO CASTRO SOUZA
dc.contributor.referee4.fl_str_mv JOSE FRANCISCO MOREIRA PESSANHA
dc.contributor.referee5.fl_str_mv ANDRE LUIS MARQUES MARCATO
dc.contributor.authorID.fl_str_mv 12215269790
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv lattes.cnpq.br/1817162880145895
dc.contributor.author.fl_str_mv TIAGO MENDES DANTAS
contributor_str_mv REINALDO CASTRO SOUZA
REINALDO CASTRO SOUZA
REINALDO CASTRO SOUZA
JOSE FRANCISCO MOREIRA PESSANHA
REINALDO CASTRO SOUZA
JOSE FRANCISCO MOREIRA PESSANHA
ANDRE LUIS MARQUES MARCATO
description A quantidade de energia gerada através de energia eólica está aumentando no mundo todo. O Brasil tem um enorme potencial devido a sua localização geográfica e governo brasileiro dá claros sinais de que está propenso a investir neste tipo de energia. Previsões precisas de velocidade vento são essenciais para a operação planejamento do sistema elétrico de energia. Este trabalho tem como objetivo fazer previsões mais precisas na Nordeste do Brasil. Para isso, usamos um modelo que leva em conta as características diárias e o comportamento da memória longa. O modelo aplicado nesta região particular mostrou-se mais preciso que o modelo de persistência e outros modelos (por exemplo, modelo híbrido neuro-fuzzy)
publishDate 2011
dc.date.issued.fl_str_mv 2011-08-31
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19157@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19157@2
url https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19157@1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=19157@2
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
dc.publisher.program.fl_str_mv PPG EM ENGENHARIA ELÉTRICA
dc.publisher.initials.fl_str_mv PUC-Rio
dc.publisher.country.fl_str_mv BR
publisher.none.fl_str_mv PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
instacron:PUC_RIO
instname_str Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
instacron_str PUC_RIO
institution PUC_RIO
reponame_str Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
collection Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1748324911263252480