[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.

[pt] Como resultado do processo de contração de novos Leilões de energia eólica e a entrada em operação de novos parques eólicos ao sistema elétrico Brasileiro, é necessário que o planejamento da operação das atividades de curto prazo como a regulação, atendimento da carga, balanceamento e programação do despacho das unidades geradoras entre outras atividades, seja efetuado de tal que os riscos técnicos e financeiros sejam minimizados. Porém esta não é uma tarefa simples, já que fornecer previsões exatas para esse processo apresenta uma série de desafios, como a incorporação da incerteza no cálculo das previsões. Daqui que a literatura técnica reporta diversas técnicas que proporcionam estimativas da densidade de probabilidade de geração de energia eólica, pois tais estimações permitem obter previsões da densidade de probabilidade para a energia eólica. Neste contexto, a previsão da velocidade do vento nos aproveitamentos eólicos passa a ser uma informação fundamental para os modelos de apoio à decisão que suportam a operação econômica e segura dos sistemas elétricos, pois a maioria dos modelos precisa da previsão da velocidade do vento para calcular a previsão da energia eólica. Este trabalho apresenta uma proposta uma estratégia de especificação não paramétrica para a previsão da geração de energia eólica, empregando a comumente conhecida densidade condicional por kernel, o qual permite calcular a função densidade de probabilidade da produção eólica para qualquer horizonte de tempo, condicionada à previsão da velocidade do vento obtida através da aplicação da metodologia de Análise Espectral Singular (SSA) para previsão. A metodologia foi validada com sucesso usando a série temporal das medias horárias da velocidade do vento e da produção eólica de um parque eólico Brasileiro. Os resultados foram comparados contra outras metodologias para a previsão da velocidade do vento, onde a abordagem não paramétrica proposta produz resultados muito proeminentes. / [en] As a result of the new contracting process wind power auctions and the entrance into operation of new wind farms to the Brazilian electrical system, it is requires that the planning of the operation of short-term activities such as regulation, balancing and programming dispatch of units commitment among other activities, is made such that the technical and financial risks are minimized. But this is not a simple task, since providing accurate forecasts for this process presents several challenges, as the incorporation of uncertainty in the calculation of the forecasts. Hence the technical literature reports several techniques that provide estimates of the probability of wind power generation density, because such estimates allow to obtain forecasts of the wind power probability density function. In this context, wind speed forecasting in wind farms becomes essential information for decision support models which helps the economic and safe operation of electrical systems, due to the fact that most of the models need to the wind speed predictions for forecasting wind energy. This thesis proposes a non-parametric specification strategy for forecasting of wind power generation, using the commonly known conditional kernel density estimation, which allows the estimation of the probability density function of wind power generation for any time horizon, conditioned on wind speed forecast obtained by applying the Singular Spectrum Analysis methodology (SSA). The methodology has been successfully validated using the time series of wind speed and hourly averages of wind production of a Brazilian wind farm. The results were compared against other methodologies for wind speed prediction, and the proposed non-parametric approach produced very prominent results.