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Título: MODELO PARA PREVISÃO DE CURTO PRAZO DE VELOCIDADE DE VENTO USANDO HOLT-WINTERS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): CAMILA MARIA DO NASCIMENTO MONTEIRO

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 23270
Catalogação:  05/08/2014 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23270@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23270@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.23270

Resumo:
Após o choque de racionamento de energia elétrica, decorrente do desequilíbrio entre oferta e demanda, os vários setores da sociedade brasileira constataram a real e iminente necessidade de diversificação das fontes de geração de energia elétrica e de seu uso racional. Busca-se hoje novas fontes, entre as quais a energia eólica, uma alternativa nova e promissora. A energia eólica está aumentando no mundo todo e o Brasil tem um enorme potencial devido a sua localização geográfica e o governo tem investido neste tipo de energia. O principal objetivo desta dissertação é estudar e desenvolver modelos de previsão de velocidade de vento, de curto prazo da velocidade do vento. Os métodos de amortecimento exponencial, em particular o método de Holt-Winters e suas variações, são apropriados para este contexto devido à sua alta adaptabilidade e robustez. Para aplicação da metodologia considerou-se o município de São João do Cariri (Estado de Paraíba), onde está localizada uma das estações de referência do projeto SONDA (Sistema Nacional de Dados Ambientais para o setor de energia). Será utilizado o método de Holt-Winters, que será comparado com os modelos: de persistência, neuro-fuzzy (ANFIS) e estatísticos.

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