Título: | MODELO TEMPO-FREQUÊNCIA PARA PREVISÃO DE CURTO PRAZO DE VELOCIDADE DE VENTO | |||||||
Autor: |
TIAGO MENDES DANTAS |
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Colaborador(es): |
REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador |
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Catalogação: | 13/FEV/2012 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | |||||
Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=19157&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=19157&idi=2 |
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DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.19157 | |||||||
Resumo: | ||||||||
A quantidade de energia gerada através de energia eólica está aumentando
no mundo todo. O Brasil tem um enorme potencial devido a sua localização
geográfica e governo brasileiro dá claros sinais de que está propenso a investir
neste tipo de energia. Previsões precisas de velocidade vento são essenciais para a
operação planejamento do sistema elétrico de energia. Este trabalho tem como
objetivo fazer previsões mais precisas na Nordeste do Brasil. Para isso,
usamos um modelo que leva em conta as características diárias e o
comportamento da memória longa. O modelo aplicado nesta região particular
mostrou-se mais preciso que o modelo de persistência e outros modelos (por
exemplo, modelo híbrido neuro-fuzzy)
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