[pt] MODELO TEMPO-FREQUÊNCIA PARA PREVISÃO DE CURTO PRAZO DE VELOCIDADE DE VENTO
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Outros |
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 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19157 |
Resumo: | [pt] 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) |
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[pt] MODELO TEMPO-FREQUÊNCIA PARA PREVISÃO DE CURTO PRAZO DE VELOCIDADE DE VENTO [en] TIME‐FREQUENCY MODEL FOR SHORT TERM WIND SPEED FORECASTING [pt] ENERGIA[pt] VENTO[pt] VELOCIDADE[pt] MEMORIA[pt] PREVISAO[en] ENERGY [en] WIND[en] VELOCITY[en] MEMORY[en] FORECASTING[pt] 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)[en] 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.MAXWELLREINALDO CASTRO SOUZAREINALDO CASTRO SOUZAREINALDO CASTRO SOUZATIAGO MENDES DANTAS2012-02-13info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/otherhttps://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@2http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19157porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccess2019-08-30T00:00:00Zoai: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 |
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