Métodos de Previsão de Séries Temporais e Modelagem Híbrida ambos Aplicados em Médias Mensais de Velocidade do Vento para Regiões do Nordeste do Brasil

• Autor(a) principal: Camelo,Henrique do Nascimento
• Data de Publicação: 2017
• Outros Autores: Lucio,Paulo Sérgio, Leal Junior,João Bosco Verçosa, de Carvalho,Paulo Cesar Marques
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Brasileira de Meteorologia (Online)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862017000400565
• topic: energias renováveis; ARIMA; RNA; Holt-Winters

Resumo Esse trabalho tem como objetivo realizar previsões de séries temporais da velocidade do vento em termos de médias mensais no nordeste brasileiro. Foram testados os seguintes modelos de séries temporais, Auto-Regressivo Integrado de Médias Móveis (ARIMA) e Holt–Winters (HW), e também inteligência artificial computacional com o uso de Redes Neurais Artificiais (RNA). E ainda foram testados dois modelos híbridos, o primeiro com combinação dos modelos ARIMA e RNA, o qual existem trabalhos na literatura, e o segundo trata-se de uma tentativa de combinação dos modelos HW e RNA. As séries ajustadas obtidas pelos modelos híbridos, mostram-se eficientes em acompanhar o perfil das séries observadas das regiões de estudo, com semelhanças aos dados observados em termos de máximos e mínimos, indicando assim, a capacidade dos modelos em representar sazonalidades. O cálculo da estatística de erros envolvendo o modelo híbrido (HW e RNA) obteve os menores valores em Fortaleza, São Luís e Natal, por exemplo, com valores de erros percentuais de 3,80%, 4,91% e 2,85%, respectivamente. A redução das variáveis da estatística de erros por parte dos modelos híbridos quando comparado separadamente a utilização dos modelos (ARIMA, HW e RNA) poderá influenciar nas precisões das velocidades dos ventos previstas.