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Título : Previsão de potência eólica de curtíssimo prazo baseada na análise espectral e decomposição da série temporal
Autor : FERNANDES, Lucas Cabral
Palabras clave : Engenharia Mecânica; Energia eólica; Previsão; Redes neurais artificiais; Análise espectral; Decomposição
Fecha de publicación : 31-ago-2018
Editorial : Universidade Federal de Pernambuco
Resumen : A importância de uma previsão com qualidade ganhou visibilidade devido aos benefícios que traz ao planejamento, manutenção e operação do setor elétrico como um todo. Com vistas a explorar o comportamento periódico do vento, e por consequência da potência gerada, este trabalho busca desenvolver uma metodologia para previsão de potência baseada em análise espectral e na decomposição do sinal. No caso da análise espectral foi utilizada a transformada rápida de Fourier como meio de identificação de componentes. Para a decomposição aplicou-se um método aditivo, que se resume em subtrações sucessivas de médias móveis, no qual tais médias são tomadas em intervalos correspondentes aos períodos identificados através da análise espectral. O processo de decomposição é repetido para cada uma das componentes, encontrando, então, subcomponentes do sinal original. Para cada subcomponente é treinada uma rede neural. Uma outra rede é ajustada para realizar a recomposição da previsão final. A metodologia foi desenvolvida de forma que sua aplicação seja objetiva, ou seja, sem a necessidade de alterações subjetivas caso o método seja aplicado à diferentes séries temporais, garantindo generalidade. A metodologia proposta foi aplicada a cinco estudos de caso e se provou consistente tendo alcançado os objetivos de superar os métodos de referência. Em relação à persistência os resultados da metodologia desenvolvida chegaram a uma melhora de até 45%. Portanto a metodologia proposta alcançou os resultados almejados, justificando o gasto computacional mais elevado que a realização da dupla decomposição implica.
URI : https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/32495
Aparece en las colecciones: Dissertações de Mestrado - Engenharia Mecânica

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