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Título: MODELING THE DEPENDENCY RELATIONSHIP BETWEEN WIND SPEED AND WIND POWER GENERATION: AN APPLICATION OF COPULA THEORY
Autor: TUANY ESTHEFANY BARCELLOS DE CARVALHO SILVA
Instituição:  -
Colaborador(es):  FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 60263
Catalogação:  19/08/2022 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  PRESENTATION
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=60263@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60263@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.SeminarPPGEP.60263

Resumo:
The concern with global warming and pollution has increased interest in the development of renewable energy sources, which are less aggressive to the environment. Wind energy can provide adequate solutions to the above-mentioned problems. The use of this energy eliminates unwanted waste that is harmful to health and the environment from other energy sources such as coal and nuclear power plants. This work aims to analyze the dependence relationship between wind speed and wind energy production, this is a complex relationship, so this study seeks to understand the stochastic nature of both phenomena. As a methodological tool the copula theory was used. A copula function is used as a general method, which consists of formulating multivariate distributions so that different dependency structures can be represented. For the study, it is necessary to identify suitable multivariate distributions. The construction of the joint distribution by copulas helps in modeling to simulate scenarios on wind energy generation based on information obtained on variable wind speed. That is, the study is based on the analysis and modeling of the dependence between speed data and generation, thus finding the probability of occurrence of different scenarios, for an hourly database of a wind farm in the state of Bahia in the 2017 period.

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