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Título: TREE STRUCTURED SMOOTH TRANSITION MODEL STAR-TREE FOR WIND POWER FORECASTING
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): GLAUCIA ESTEFANIA DE SOUSA FERREIRA

Colaborador(es):  ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - Orientador
Número do Conteúdo: 55671
Catalogação:  05/11/2021 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
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=55671@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55671@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.55671

Resumo:
The main objective of this dissertation is to study wind generation forecasting models using data from five wind farms, more accurately compare the performance of linear and nonlinear models. Using the methodology of the nonlinear model STAR-TREE (Smooth Transition Autoregression Tree) and compare with the linear model BoxandJenkins through statistical measures. Basically the model STAR-TREE is a combination of models STAR (Smooth Transition Autoregression) and CART (Classification and Regression Tree), thus creating a modeling tree where the transition between regimes is done smoothly through the logistics function and in the terminal nodes are adjusted predictive models. In this study will fit in the terminal nodes, a simple model of constant and a autoregressive models.

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