Avaliação de modelos de inteligência artificial para previsão da velocidade de vento em curto prazo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: SOUZA, Ramon Bezerra de
Data de Publicação: 2014
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14993
Resumo: O Brasil apresenta um amplo potencial eólico a ser explorado, atualmente, observa-se a grande expansão desta fonte de geração, principalmente no nordeste do Brasil, onde os ventos apresentam uma importante característica de complementaridade em relação às vazões do rio São Francisco. Porém, devido à incerteza associada à potência disponível, o aprimoramento das ferramentas de previsão de curto prazo representa um fator determinante para a operação do sistema, contribuindo para facilitar a comercialização de energia elétrica, o controle dos parques eólicos e fornecer uma estimativa futura para determinada localidade. Este trabalho é uma contribuição aos modelos de previsão de velocidades médias horárias dos ventos, para o horizonte de previsão de uma a quatro horas, utilizando as Redes Neurais Artificiais, sistemas Neuro-Fuzzy e o Reservoir Computing como métodos de inteligência artificial e as variáveis velocidade média do vento, umidade do ar, radiação solar e temperatura como entradas dos modelos de previsão. Os resultados obtidos para as previsões com alguns modelos propostos, revelaram ganhos da ordem de 50 % quando comparados com o modelo de referência, ratificando a eficiência dos modelos desenvolvidos.
id UFPE_c4e8fc88a5b0fb7e19a9082df867179c
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpe.br:123456789/14993
network_acronym_str UFPE
network_name_str Repositório Institucional da UFPE
repository_id_str 2221
spelling SOUZA, Ramon Bezerra dehttp://lattes.cnpq.br/8462552844285140http://lattes.cnpq.br/0731639653204720AQUINO, Ronaldo Ribeiro Barbosa de2016-01-25T18:22:30Z2016-01-25T18:22:30Z2014-08-29https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14993O Brasil apresenta um amplo potencial eólico a ser explorado, atualmente, observa-se a grande expansão desta fonte de geração, principalmente no nordeste do Brasil, onde os ventos apresentam uma importante característica de complementaridade em relação às vazões do rio São Francisco. Porém, devido à incerteza associada à potência disponível, o aprimoramento das ferramentas de previsão de curto prazo representa um fator determinante para a operação do sistema, contribuindo para facilitar a comercialização de energia elétrica, o controle dos parques eólicos e fornecer uma estimativa futura para determinada localidade. Este trabalho é uma contribuição aos modelos de previsão de velocidades médias horárias dos ventos, para o horizonte de previsão de uma a quatro horas, utilizando as Redes Neurais Artificiais, sistemas Neuro-Fuzzy e o Reservoir Computing como métodos de inteligência artificial e as variáveis velocidade média do vento, umidade do ar, radiação solar e temperatura como entradas dos modelos de previsão. Os resultados obtidos para as previsões com alguns modelos propostos, revelaram ganhos da ordem de 50 % quando comparados com o modelo de referência, ratificando a eficiência dos modelos desenvolvidos.CAPESBrazil has a large wind potential to be exploited, currently, there is a great expansion of this source of generation, primarily in northeastern Brazil, where winds have an important feature of complementarity with the flows San Francisco River. However, due to the uncertainty associated with the available power, the improvement in short-term forecasting tools is a key factor for system operation, helping to facilitate the sale of electricity, control of wind farms and provide an estimate for future Local determined. This work is a contribution to the average speeds hourly forecast models of the winds, to the forecasting horizon of one to four hours, using the Artificial Neural Networks, Neuro-Fuzzy systems and Reservoir Computing as methods of artificial intelligence and speed variables average wind, humidity, solar radiation and temperature as inputs for forecasting models. The results obtained for predictions with some proposed models, showed gains of about 50% compared to the reference model, confirming the efficiency of the developed models.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 ventosRedes neurais artificiaisAnálise de séries temporaisInteligência artificialSistemas Neuro-FuzzyAvaliação de modelos de inteligência artificial para previsão da velocidade de vento em curto prazoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPETHUMBNAILDissertação_Ramon_Bezerra_Souza_versão_final.pdf.jpgDissertação_Ramon_Bezerra_Souza_versão_final.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1385https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/14993/5/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Ramon_Bezerra_Souza_vers%c3%a3o_final.pdf.jpg917860c7abfb8096166c542bc5336708MD55ORIGINALDissertação_Ramon_Bezerra_Souza_versão_final.pdfDissertação_Ramon_Bezerra_Souza_versão_final.pdfapplication/pdf3177211https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/14993/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Ramon_Bezerra_Souza_vers%c3%a3o_final.pdf017ba69bf52dcd924ae27162d811437aMD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-81232https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/14993/2/license_rdf66e71c371cc565284e70f40736c94386MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82311https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/14993/3/license.txt4b8a02c7f2818eaf00dcf2260dd5eb08MD53TEXTDissertação_Ramon_Bezerra_Souza_versão_final.pdf.txtDissertação_Ramon_Bezerra_Souza_versão_final.pdf.txtExtracted texttext/plain171250https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/14993/4/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Ramon_Bezerra_Souza_vers%c3%a3o_final.pdf.txt09dfdb42d61bc075ecc9def0fb9cc42eMD54123456789/149932019-10-25 07:03:13.307oai:repositorio.ufpe.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufpe.br/oai/requestattena@ufpe.bropendoar:22212019-10-25T10:03:13Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Avaliação de modelos de inteligência artificial para previsão da velocidade de vento em curto prazo
title Avaliação de modelos de inteligência artificial para previsão da velocidade de vento em curto prazo
spellingShingle Avaliação de modelos de inteligência artificial para previsão da velocidade de vento em curto prazo
SOUZA, Ramon Bezerra de
Engenharia Elétrica
Previsão de ventos
Redes neurais artificiais
Análise de séries temporais
Inteligência artificial
Sistemas Neuro-Fuzzy
title_short Avaliação de modelos de inteligência artificial para previsão da velocidade de vento em curto prazo
title_full Avaliação de modelos de inteligência artificial para previsão da velocidade de vento em curto prazo
title_fullStr Avaliação de modelos de inteligência artificial para previsão da velocidade de vento em curto prazo
title_full_unstemmed Avaliação de modelos de inteligência artificial para previsão da velocidade de vento em curto prazo
title_sort Avaliação de modelos de inteligência artificial para previsão da velocidade de vento em curto prazo
author SOUZA, Ramon Bezerra de
author_facet SOUZA, Ramon Bezerra de
author_role author
dc.contributor.authorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8462552844285140
dc.contributor.advisorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/0731639653204720
dc.contributor.author.fl_str_mv SOUZA, Ramon Bezerra de
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv AQUINO, Ronaldo Ribeiro Barbosa de
contributor_str_mv AQUINO, Ronaldo Ribeiro Barbosa de
dc.subject.por.fl_str_mv Engenharia Elétrica
Previsão de ventos
Redes neurais artificiais
Análise de séries temporais
Inteligência artificial
Sistemas Neuro-Fuzzy
topic Engenharia Elétrica
Previsão de ventos
Redes neurais artificiais
Análise de séries temporais
Inteligência artificial
Sistemas Neuro-Fuzzy
description O Brasil apresenta um amplo potencial eólico a ser explorado, atualmente, observa-se a grande expansão desta fonte de geração, principalmente no nordeste do Brasil, onde os ventos apresentam uma importante característica de complementaridade em relação às vazões do rio São Francisco. Porém, devido à incerteza associada à potência disponível, o aprimoramento das ferramentas de previsão de curto prazo representa um fator determinante para a operação do sistema, contribuindo para facilitar a comercialização de energia elétrica, o controle dos parques eólicos e fornecer uma estimativa futura para determinada localidade. Este trabalho é uma contribuição aos modelos de previsão de velocidades médias horárias dos ventos, para o horizonte de previsão de uma a quatro horas, utilizando as Redes Neurais Artificiais, sistemas Neuro-Fuzzy e o Reservoir Computing como métodos de inteligência artificial e as variáveis velocidade média do vento, umidade do ar, radiação solar e temperatura como entradas dos modelos de previsão. Os resultados obtidos para as previsões com alguns modelos propostos, revelaram ganhos da ordem de 50 % quando comparados com o modelo de referência, ratificando a eficiência dos modelos desenvolvidos.
publishDate 2014
dc.date.issued.fl_str_mv 2014-08-29
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2016-01-25T18:22:30Z
dc.date.available.fl_str_mv 2016-01-25T18:22:30Z
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://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14993
url https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/14993
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pos Graduacao em Engenharia Eletrica
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFPE
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
publisher.none.fl_str_mv UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPE
instname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron:UFPE
instname_str Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
instacron_str UFPE
institution UFPE
reponame_str Repositório Institucional da UFPE
collection Repositório Institucional da UFPE
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/14993/5/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Ramon_Bezerra_Souza_vers%c3%a3o_final.pdf.jpg
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/14993/1/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Ramon_Bezerra_Souza_vers%c3%a3o_final.pdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/14993/2/license_rdf
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/14993/3/license.txt
https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/14993/4/Disserta%c3%a7%c3%a3o_Ramon_Bezerra_Souza_vers%c3%a3o_final.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv 917860c7abfb8096166c542bc5336708
017ba69bf52dcd924ae27162d811437a
66e71c371cc565284e70f40736c94386
4b8a02c7f2818eaf00dcf2260dd5eb08
09dfdb42d61bc075ecc9def0fb9cc42e
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPE - Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
repository.mail.fl_str_mv attena@ufpe.br
_version_ 1802310649453215744