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repositorio.unilab.edu.br/jspui/handle/123456789/5006
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.author | Silva, Marcus Canutto Farias | - |
dc.date.accessioned | 2024-07-24T13:39:45Z | - |
dc.date.available | 2024-07-24T13:39:45Z | - |
dc.date.issued | 2022-02-11 | - |
dc.identifier.citation | SILVA, M. C. F. (2022) | pt_BR |
dc.identifier.uri | repositorio.unilab.edu.br/jspui/handle/123456789/5006 | - |
dc.description | SILVA, Marcus Canutto Farias. Estimativa da velocidade do vento utilizando métodos lineares e não lineares. 2022. 46f. Monografia - Curso de Engenharia de Energias, Instituto de Engenharias e Desenvolvimento Sustentável, Universidade da Integração Internacional da Lusofonia Afro-Brasileira, Redenção-Ceará, 2022. | pt_BR |
dc.description.abstract | Dentre as fontes de energia da matriz elétrica brasileira, a energia eólica está em constante evolução. Por depender diretamente da velocidade do vento, seja para o controle da turbina em si quanto para a consistência da energia inserida no sistema elétrico, o desenvolvimento de sistemas de previsão da velocidade do vento permite que seja possível tornar o processo mais eficiente e antecipar possíveis perdas na geração de energia. Diante disto, o objetivo deste trabalho destina-se realizar previsões de velocidade do vento, referentes à um horizonte de até 7 dias que varia de acordo com o período amostral empregado, utilizando-se métodos matemáticos lineares e não-lineares. Com o propósito de utilizar os métodos propostos, buscou-se o banco de dados do INMET (Instituto Nacional de Meteorologia) que armazena dados de velocidade do vento, temperatura, radiação, umidade do ar, entre outras, referente a estação meteorológica automática (EMA) do município de Fortaleza-CE. As simulações foram desenvolvidas com o auxílio da ferramenta MATLAB, a partir de métodos lineares BJ e OE (Box-Jenkins e Output Error) e não-linear NARX (Nonlinear Autoregressive Model with Exogenous Variables) para evidenciar qual o melhor de estimação de parâmetros. Os modelos foram comparados e avaliados no intuito de verificar qual teria o melhor desempenho. O método linear BJ foi o que apresentou uma maior precisão, de 99,99% e o erro médio quadrático, Mean Square Error, MSE de 0,03647 para o intervalo de 25 dias do mês de agosto. Em comparação com os métodos NARX e OE, que tiveram uma acurácia de 99,37% e 78,32%, respectivamente, para o mesmo período amostral. Os resultados evidenciam que, através do método de identificação de sistemas, é possível fazer uma previsão expressiva. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.subject | Identificação de sistemas | pt_BR |
dc.subject | previsão | pt_BR |
dc.subject | velocidade do vento | pt_BR |
dc.title | Estimativa da velocidade do vento utilizando métodos lineares e não lineares | pt_BR |
dc.type | Monograph | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Monografia - Engenharia de Energias |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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MARCUS CANUTTO FARIAS SILVA Mono.pdf | 2022_mono_msilva.pdf | 1,57 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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