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