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Título: ANÁLISE E PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS UTILIZANDO AMORTECIMENTO EXPONENCIAL COM MÚLTIPLOS CICLOS E TÉCNICAS DE SIMULAÇÃO NA PRODUÇÃO DE ENERGIA EÓLICA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): MATHEUS FERREIRA DE BARROS

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - Coorientador
Número do Conteúdo: 26412
Catalogação:  17/05/2016 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=26412@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26412@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26412

Resumo:
A presente dissertação se insere no contexto da energia eólica, que é a fonte de energia que mais cresce na matriz elétrica brasileira, segundo dados da Empresa de Pesquisa de Energia (EPE), com projeções para que esse crescimento se mantenha. Com isso, a principal motivação do presente trabalho é o fato de que desenvolver e aplicar métodos de previsão cada vez mais precisos para as variáveis determinantes na produção de energia eólica em um aerogerador, como a velocidade do vento, é de crucial importância para o planejamento da operação do sistema elétrico nacional. Logo, o objetivo principal do trabalho é adaptar e aplicar uma metodologia de previsão de séries temporais em um banco de dados formado por medições de velocidade de vento. A metodologia se constrói a partir da análise exploratória dos dados, onde pode se observar características importantes, como estacionariedade na média e uma estrutura sazonal complexa, que envolve um ciclo diário e uma sazonalidade mensal. Com isso, foi adaptado um modelo de amortecimento exponencial com múltiplos ciclos que incorpora simulação de Monte Carlo e decomposição da série através do método TBATS, para realizar as previsões. Como resultados e conclusões, é possível observar que modelo adaptado se mostrou adequado para tratar o problema proposto, quando comparado com os modelos de previsão estabelecidos pela literatura, resultando em um aumento na precisão das previsões realizadas.

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