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[en] MODEL FOR PREDICTING SHORT-TERM SPEED USING HOLT-WINTERS / [pt] MODELO PARA PREVISÃO DE CURTO PRAZO DE VELOCIDADE DE VENTO USANDO HOLT-WINTERSCAMILA MARIA DO NASCIMENTO MONTEIRO 05 August 2014 (has links)
[pt] Após o choque de racionamento de energia elétrica, decorrente do desequilíbrio entre oferta e demanda, os vários setores da sociedade brasileira constataram a real e iminente necessidade de diversificação das fontes de geração de energia elétrica e de seu uso racional. Busca-se hoje novas fontes, entre as quais a energia eólica, uma alternativa nova e promissora. A energia eólica está aumentando no mundo todo e o Brasil tem um enorme potencial devido a sua localização geográfica e o governo tem investido neste tipo de energia. O principal objetivo desta dissertação é estudar e desenvolver modelos de previsão de velocidade de vento, de curto prazo da velocidade do vento. Os métodos de amortecimento exponencial, em particular o método de Holt-Winters e suas variações, são apropriados para este contexto devido à sua alta adaptabilidade e robustez. Para aplicação da metodologia considerou-se o município de São João do Cariri (Estado de Paraíba), onde está localizada uma das estações de referência do projeto SONDA (Sistema Nacional de Dados Ambientais para o setor de energia). Será utilizado o método de Holt-Winters, que será comparado com os modelos: de persistência, neuro-fuzzy (ANFIS) e estatísticos. / [en] After the shock of electricity rationing, due to the imbalance between supply and demand, the various sectors of the Brazilian society found a real and imminent need to diversify sources of electricity generation and its rational use. New sources are searched today, including wind power, a promising new alternative. Wind energy has been increasing worldwide and Brazil has huge potential due to its geographical location and the government has invested in this type of energy. The main objective of this thesis is to study and develop forecasting models, of short-term wind speed. The methods of exponential smoothing, in particular the method Holt-Winters and its variations, are suitable in this context because of its high adaptability and robustness. The city of São João do Cariri (State of Paraíba), where it is located one of the reference stations of project SONDA (National Environmental Data for the energy sector) was chosen in order to apply the methodology. The method that will be used is Holt-Winters, who will be compared with the models: persistence, neuro-fuzzy (ANFIS) and statistics.
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[en] ANALYSIS TECHNIQUES FOR CONTROLLING ELECTRIC POWER FOR HIGH FREQUENCY DATA: APPLICATION TO THE LOAD FORECASTING / [pt] ANÁLISE DE TÉCNICAS PARA CONTROLE DE ENERGIA ELÉTRICA PARA DADOS DE ALTA FREQUÊNCIA: APLICAÇÃO À PREVISÃO DE CARGAJULIO CESAR SIQUEIRA 08 January 2014 (has links)
[pt] O objetivo do presente trabalho é o desenvolvimento de um algoritmo
estatístico de previsão da potência transmitida pela usina geradora termelétrica de
Linhares, localizada no Espírito Santo, medida no ponto de entrada da rede da
concessionária regional, a ser integrado em plataforma composta por sistema
supervisório em tempo real em ambiente MS Windows. Para tal foram
comparadas as metodologias de Modelos Arima(p,d,q), regressão usando
polinômios ortogonais e técnicas de amortecimento exponencial para identificar a
mais adequada para a realização de previsões 5 passos-à-frente. Os dados
utilizados são provenientes de observações registradas a cada 5 minutos, contudo,
o alvo é produzir estas previsões para observações registradas a cada 5 segundos.
Os resíduos estimados do modelo ajustado foram analisados via gráficos de
controle para checar a estabilidade do processo. As previsões produzidas serão
usadas para subsidiar decisões dos operadores da usina, em tempo real, de forma a
evitar a ultrapassagem do limite de 200.000 kW por mais de quinze minutos. / [en] The objective of this study is to develop a statistical algorithm to predict
the power transmitted by a thermoelectric power plant in Linhares, located at
Espírito Santo state, measured at the entrance of the utility regional grid, which
will be integrated to a platform formed by a real time supervisor system
developed in MS Windows. To this end we compared Arima (p,d,q), Regression
using Orthogonal Polynomials and Exponential Smoothing techniques to identify
the best suited approach to make predictions five steps ahead. The data used are
observations recorded every 5 minutes, however, the target is to produce these
forecasts for observations recorded in every five seconds. The estimated residuals
of the fitted model were analysed via control charts to check on the stability of
the process. The forecasts produced by this model will be used to help not to
exceed the 200.000 kW energy generation upper bound for more than fifteen
minutes.
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