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Title: Predição da velocidade do vento a curto prazo via modelos matemáticos
Other Titles: Prediction of short-term wind speed through mathematical models
Authors: Ferreira, Moniki Dara de Melo
Keywords: Energia eólica;Wind power;Previsão híbrida;Wind speed;Velocidade do vento;Hybrid forecasting
Issue Date: 1-Dec-2017
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: FERREIRA, Moniki Dara de Melo. Predição da velocidade do vento a curto prazo via modelos matemáticos. 2017. 65f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Meteorologia) - Departamento de Ciências Atmosféricas e Climáticas, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal - RN, 2017.
Portuguese Abstract: Este trabalho tem como objetivo realizar predições de médias horárias da velocidade do vento oriundas de torres anemométricas (altura de 50 metros), situadas em Belo Jardim/PE e Camocim/CE. Para isso, foram utilizados os seguintes modelos de séries temporais: Holt-Winters (HW), Redes Neurais Artificiais (RNA) e Híbrido. Os dados observacionais foram também avaliados pela reanálise MERRA-2 (estado-da-arte) na altura de referência das torres. Os resultados mostram que para as duas localidades o modelo híbrido, em geral, apresentou um melhor desempenho com relação aos demais, inclusive na avaliação com o MERRA-2. Exemplo disso, em termos de resíduos estatísticos, foram encontrados valores de RMSE e MAE de 0,91 e 0,62 m/s, respectivamente. Dessa forma, configura-se um bom método de previsão de dados de velocidade do vento para a geração eólica.
Abstract: This present work aims to predict wind speed hourly averaging from anemometric towers (at a height of 50 meters) located in Belo Jardim/PE and Camocim/CE. For this, the time-series models used are: Holt-Winters (HW), Artificial Neural Networks (ANN) and Hybrid. Observational data were also evaluated by the MERRA-2 reanalysis (state-of-the-art) at the same height of the towers. The results show that the hybrid model presented a better performance in relation to the others, including compared to evaluation with the MERRA-2. For example, in terms of statistical residues, RMSE and MAE were 0.91 and 0.62 m/s, respectively. In this way, hybrid models are a good method of forecasting wind speed data for wind generation.
URI: http://monografias.ufrn.br/jspui/handle/123456789/5592
Other Identifiers: 2014024278
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