Desenvolvimento de modelo de previsão de geração eólica para planejamento energético utilizando redes neurais artificiais

• Autor(a) principal: Fujise, Jun
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/17263
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS; Energia eólica; Modelos de previsão; Redes neurais artificiais

A geração de energia eólica teve um expressivo crescimento nas últimas décadas, atribuído aos diversos benefícios que a fonte traz para o meio ambiente e a sociedade. A expansão do modal pelo mundo e o desenvolvimento de suas tecnologias fizeram com que a operação das usinas fosse cada vez mais otimizada, tornando a eólica tão competitiva quanto outras fontes. No Brasil, a expansão expressiva nos últimos anos do parque eólico integrado ao SIN (Sistema Interligado Nacional), trouxe complexidades adicionais na operação desse sistema. Sendo assim, a previsão da geração de energia a partir de usinas eólicas apresenta importância cada vez maior para a operação otimizada do SIN. O presente trabalho buscou desenvolver um modelo de previsão de geração de energia para um parque eólico com capacidade nominal de 27,3 MW. O modelo é baseado no método das Redes Neurais Artificiais, utilizando uma arquitetura de rede do tipo Multilayer Perceptron. Para a avaliação do desempenho do modelo, uma análise comparativa foi feita utilizando um modelo físico e um de persistência como referência. O modelo baseado em redes neurais obteve o menor erro para todos os testes de validação, apresentando NMAPE médio igual à 9,90% para as primeiras 24 horas de previsão.