Avaliação de curvas de potência em modelos de previsão de geração eólica em curto prazo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: ALBUQUERQUE, Jonata Campelo de
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/16837
Resumo: Nesta dissertação se propõe modelos de previsão de geração eólica baseados em técnicas de Inteligência Artificial (IA), tais como aplicações de Redes Neurais Artificiais (RNAs) e Sistemas de Inferência Fuzzy (SIFs). Tais previsões foram realizadas de forma horária, sendo os horizontes de 1h à 24h, classificando os modelos como previsores de curto prazo. Atrelada à presciência respectiva de cada modelo de entrada, estão as predições de velocidades médias ou velocidades médias e direções médias do vento. Estas são utilizadas como entradas para modelos de curva de potência dos parques eólicos em análise, nos quais dependendo do modelo em questão, esta poderá ser uma RNA ou um SIF. Tal aplicação é feita para dois parques reais descritos ao longo deste trabalho. Ao fim, faz-se uma comparação entre tais modelos, na qual o desempenho obtido revela-se bastante competitivo em termos de acurácia nas previsões de geração eólica dos SIFs em relação às RNAs
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Ao fim, faz-se uma comparação entre tais modelos, na qual o desempenho obtido revela-se bastante competitivo em termos de acurácia nas previsões de geração eólica dos SIFs em relação às RNAsCNPQThis paper proposes and develops models for wind power prediction, based on Artificial Intelligence concepts with regard to ANN applications (Artificial Neural Networks) and FIS (Fuzzy Inference System). Such models have application time horizon, which is 24 hours, which is why the models are short term denominated. Linked to their foreknowledge of each model are predictions of medium and / or medium speeds directions, which serve as input for a specific power curve of the park in question. Where depending on the model in question, it may be an artificial neural network or Fuzzy inference block, such a study is made for two typical parks described throughout this work. At the end, makes a comparison between these models showing the highly competitive performance in terms of power efficiency in predictions, the Fuzzy inference blocks in relation to neural networks.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia EletricaUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia ElétricaPrevisão de geração eólicaAnálise de curvas de potência.Inteligência artificialRedes neurais artificiaisSistemas de inferência FuzzyAvaliação de curvas de potência em modelos de previsão de geração eólica em curto prazoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILDISSERTAÇÃO Jonata Campelo de Albuquerque.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Jonata Campelo de Albuquerque.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1398https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/16837/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Jonata%20Campelo%20de%20Albuquerque.pdf.jpg49f168fad2525c3b1bfc5baa63fee6a0MD55ORIGINALDISSERTAÇÃO Jonata Campelo de Albuquerque.pdfDISSERTAÇÃO Jonata Campelo de Albuquerque.pdfapplication/pdf6416251https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/16837/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Jonata%20Campelo%20de%20Albuquerque.pdf40ff842465c2788b57659257c840f35aMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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