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dc.contributor.advisorLucio, Paulo Sérgio-
dc.contributor.authorFerreira, Moniki Dara de Melo-
dc.date.accessioned2018-01-16T17:37:04Z-
dc.date.available2018-01-16T17:37:04Z-
dc.date.issued2017-12-01-
dc.identifier2014024278pr_BR
dc.identifier.citationFERREIRA, 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.pr_BR
dc.identifier.urihttp://monografias.ufrn.br/jspui/handle/123456789/5592-
dc.description.abstractThis 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.pr_BR
dc.languagept_BRpr_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortepr_BR
dc.rightsopenAccesspr_BR
dc.subjectEnergia eólicapr_BR
dc.subjectWind powerpr_BR
dc.subjectPrevisão híbridapr_BR
dc.subjectWind speedpr_BR
dc.subjectVelocidade do ventopr_BR
dc.subjectHybrid forecastingpr_BR
dc.titlePredição da velocidade do vento a curto prazo via modelos matemáticospr_BR
dc.title.alternativePrediction of short-term wind speed through mathematical modelspr_BR
dc.typebachelorThesispr_BR
dc.contributor.advisor-co1Cláudio Moisés Santos e Silvapr_BR
dc.contributor.referees1Santos, Alexandre Torres Silva dos-
dc.description.resumoEste 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.pr_BR
dc.publisher.countryBrasilpr_BR
dc.publisher.departmentMeteorologiapr_BR
dc.publisher.initialsUFRNpr_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIAS::METEOROLOGIA::METEOROLOGIA APLICADApr_BR
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