Divulgação - Defesa Nº 253

Aluno: Leonardo de Leon Dias

Título: “Sistema híbrido para previsão de velocidade do vento”

Orientador: João Fausto Lorenzato de Oliveira - (PPGEC)

Co-orientador: Emerson Alexandre de Oliveira Lima - (UPE)

Examinador Externo: Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto - (UFPE)

Examinador Interno: Cleyton Mário de Oliveira Rodrigues - (PPGEC)

Data-hora: 28 de julho de 2022 às 13:00h.
Local: Formato Remoto (https://meet.google.com/frg-wdbr-bee)

Resumo:

A contribuição da energia eólica com a matriz energética mundial vem crescendo substancialmente e representa uma grande parcela na produção de energia limpa. Contudo, a capacidade de geração de energia eólica está diretamente relacionada à velocidade do vento, e o vento por sua vez é intermitente, apresenta variação constante, possui comportamentos variados e possui padrões não lineares. Dessa forma, a capacidade de prever a velocidade do vento é fundamental para viabilizar a instalação e operação de uma usina eólica. Diversos modelos e diferentes abordagens para previsão de séries temporais de velocidade do vento podem ser encontrados na literatura, dentre eles a modelagem de sistemas híbridos combinando diferentes modelos estatísticos mostram-se boas opções para o desempenho dessa tarefa. Esses sistemas visam superar as limitações de um único modelo através da agregação das qualidades oferecidas por modelos distintos. Neste sentido, a combinação de modelos lineares e não lineares para predição da série de resíduo é uma abordagem recorrente na literatura e que mostra-se bastante eficaz. Esse artigo propõe um sistema híbrido para previsão de séries de velocidade do vento com intervalos horários e mensais e utiliza diferentes modelos estatísticos para geração de uma função de combinação não linear entre modelos lineares e não lineares. A abordagem proposta orienta quais os modelos são mais adequados para proporcionar uma melhor performance na tarefa de predição. Foram feitas avaliações em diferentes cenários utilizando dados de três estações meteorológicas do nordeste do brasileiro e os resultados obtidos mostraram que o sistema híbrido proposto atingiu uma precisão superior a outros modelos encontrados na literatura.