Desenvolvimento de modelo de previsão de geração eólica para planejamento energético utilizando redes neurais artificiais

Fujise, Jun

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/17263

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Firmo, Heloisa Teixeira	-
dc.contributor.author	Fujise, Jun	-
dc.date.accessioned	2022-06-15T18:25:18Z	-
dc.date.available	2023-12-21T03:08:56Z	-
dc.date.issued	2018-12	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/17263	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Energia eólica	pt_BR
dc.subject	Modelos de previsão	pt_BR
dc.subject	Redes neurais artificiais	pt_BR
dc.title	Desenvolvimento de modelo de previsão de geração eólica para planejamento energético utilizando redes neurais artificiais	pt_BR
dc.title.alternative	Development of wind power prediction model for energy planning using artificial neural networks	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/7046459922353434	pt_BR
dc.contributor.authorLattes	http://lattes.cnpq.br/2346661522175954	pt_BR
dc.contributor.referee1	Tolmasquim, Mauricio	-
dc.contributor.referee2	Prodanoff, Jorge Henrique Alves	-
dc.description.resumo	A geração de energia eólica teve um expressivo crescimento nas últimas décadas, atribuído aos diversos benefícios que a fonte traz para o meio ambiente e a sociedade. A expansão do modal pelo mundo e o desenvolvimento de suas tecnologias fizeram com que a operação das usinas fosse cada vez mais otimizada, tornando a eólica tão competitiva quanto outras fontes. No Brasil, a expansão expressiva nos últimos anos do parque eólico integrado ao SIN (Sistema Interligado Nacional), trouxe complexidades adicionais na operação desse sistema. Sendo assim, a previsão da geração de energia a partir de usinas eólicas apresenta importância cada vez maior para a operação otimizada do SIN. O presente trabalho buscou desenvolver um modelo de previsão de geração de energia para um parque eólico com capacidade nominal de 27,3 MW. O modelo é baseado no método das Redes Neurais Artificiais, utilizando uma arquitetura de rede do tipo Multilayer Perceptron. Para a avaliação do desempenho do modelo, uma análise comparativa foi feita utilizando um modelo físico e um de persistência como referência. O modelo baseado em redes neurais obteve o menor erro para todos os testes de validação, apresentando NMAPE médio igual à 9,90% para as primeiras 24 horas de previsão.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Escola Politécnica	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::ENGENHARIAS	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Engenharia Ambiental

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