MODELAGEM DA VELOCIDADE DO VENTO USANDO METODOLOGIAS ARIMA, HOLT-WINTERS E RNA NA PREVISÃO DE GERAÇÃO EÓLICA NO NORDESTE BRASILEIRO

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.5380/abclima.v21i0.48565

Palabras clave:

Séries Temporais, NEB, Energias Renováveis, Inteligência Artificial

Resumen

O presente artigo mostra metodologias capazes de realizar previsões de velocidade do vento com boa acurácia as quais poderão ser aplicadas no setor de geração eólica. Para isso, dados de velocidade dos ventos das regiões de Fortaleza, Parnaíba e São Luís localizadas no Nordeste Brasileiro (NEB) foram aplicados aos modelos de previsão de séries temporais - Auto Regressivo Integrado de Médias Móveis (ARIMA), Holt-Winters (HW) e Redes Neurais Artificiais (RNA), e comparados entre si com a finalidade de identificar o de melhor performance. O período compreende janeiro de 2010 até dezembro 2014. O modelo RNA apresentou os melhores valores das medidas de acurácia, principalmente o erro percentual entre as séries observadas e simuladas cujos valores foram de 8,74% (Fortaleza) e 10,50% (São Luís). A localidade de Parnaíba os valores dos erros foram menores para o modelo ARIMA, com erro percentual de 9,70%. As séries temporais previstas pelos modelos conseguem representar características importantes, particularmente, as menores intensidades da média mensal da velocidade do vento (período chuvoso), seguido das maiores intensidades da média mensal da velocidade do vento (período seco).

Biografía del autor/a

Henrique do Nascimento Camelo, UFRN

Doutorando em Ciências Climáticas da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Possui mestrado em Ciências Físicas Aplicadas pela Universidade Estadual do Ceará (2007). Tem experiência nas áreas de Ensino de Física, Física da Atmosfera e Energias Renováveis. Atualmente é professor efetivo do Curso de Física do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará (IFCE), campus Acaraú.

Paulo Sérgio Lucio, Programa de Pós-Graduação em Ciências Climáticas – PPGCC/UFRN – professor efetivo

Graduação em Matemática pela Universidade Federal do Espírito Santo (1987), Mestrado em Estatística pela Universidade Estadual de Campinas (1991) e Doutorado em Geofísica pelo "Institut de Physique du Globe de Paris" (1996). Pós-Doutorado no Instituto Superior Técnico de Lisboa (2001), no Centro de Geofísica da Universidade de Évora (2002-2005) e no "Laboratoire dOcéanographie et du Climat, Expérimentation et Approches Numériques" (LOCEAN) na França (2011/2012). Professor do Departamento de Estatística da Universidade Federal de Minas Gerais (1991-2002). Assessor-Técnico (colaborador sênior) do Instituto Nacional de Meteorologia (2006). Atualmente é Professor Associado do Departamento de Ciências Atmosféricas e Climáticas da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), Investigador Científico do Centro de Geofísica da Universidade de Évora, Coordenador do Grupo de Pesquisas do CNPq sobre "Clima, Ambiente, Saúde e Educação", Professor do Bacharelado em Meteorologia e do Programa de Pós-graduação em Ciências Climáticas (PPgCC). Coordenador do PPgCC (2012-2016) da UFRN.

João Verçosa Leal Junior, Universidade Estadual do Ceará – UECE – professor efetivo

possui Bacharelado em Física Geral e Fundamental pela Universidade Federal do Ceará (1994), Mestrado em Física pela Universidade Federal do Ceará (1998) e Doutorado em Física pela Universidade Federal do Ceará (2003). Atualmente é Professor Adjunto da Universidade Estadual do Ceará (UECE). Tem experiência nas áreas de Física e Geociências, com ênfase em física da atmosfera, atuando principalmente nos seguintes temas: modelagem numérica da atmosfera, micrometeorologia, microfísica de nuvens, climatologia e física estatística.

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Publicado

2017-11-29

Cómo citar

Camelo, H. do N., Lucio, P. S., & Leal Junior, J. V. (2017). MODELAGEM DA VELOCIDADE DO VENTO USANDO METODOLOGIAS ARIMA, HOLT-WINTERS E RNA NA PREVISÃO DE GERAÇÃO EÓLICA NO NORDESTE BRASILEIRO. Revista Brasileira De Climatologia, 21. https://doi.org/10.5380/abclima.v21i0.48565

Número

Vol. 21 (2017): Ahead of Print

Sección

Artigos

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