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Algorithm development and case study for the site evaluation process of small scale wind turbines according to the ABNT NBR IEC 61400-12-1 / Desenvolvimento de algoritmo e estudo de caso para processo de avaliaÃÃo do local de acordo com a ABNT NBR IEC 61400-12-1 em aerogeradores de pequeno porte

JoÃo Victor Pinto da Silveira 30 September 2015 (has links)
nÃo hà / The main objective of this work is to present a site evaluation study for the Power performance generator of small scale wind turbines (AEPP). The Brazilian norm ABNT NBR IEC 61400-12-1 and its annexes A (obstacle valuation) and B (terrain assessment) were used as reference. Two source codes were written in the R language in order to automate the evaluation process. Both source codes were validated through direct comparison between the results of the developed R codes and the results obtained by DNV GL, which has ISO17025 international laboratory certification for power performance measurements of wind turbines according to the IEC standard. The validated code was then used to evaluate possible positions for the AEPP power performance measurement in UFC. The topographic map was downloaded from the free database SRTM and the characteristic obstacles were determined by satellite images and photos of the area. Altogether, three areas and their respective pairs AEPP â anemometric tower were analyzed regarding their available measurement sector and the necessity or not to perform site calibration. / Este trabalho tem o objetivo de apresentar o estudo de avaliaÃÃo do local para mediÃÃo de curva de potÃncia de aerogeradores de pequeno porte (AEPP). Foi utilizada como referÃncia a norma brasileira ABNT NBR IEC61400-12-1 e seus anexos A (avaliaÃÃo de obstÃculos) e B (avaliaÃÃo do terreno). Foram escritos dois cÃdigos-fonte na linguagem R para automatizar o processo de avaliaÃÃo. Os cÃdigos-fonte foram validados por comparaÃÃo direta entre os resultados obtidos pelos cÃdigos desenvolvidos em R e os resultados obtidos pela empresa DNV GL, que possui certificaÃÃo internacional de laboratÃrio ISO17025 para mediÃÃo de curva de potÃncia de aerogeradores segundo a norma IEC. O cÃdigo validado foi entÃo utilizado para avaliar possÃveis locais para mediÃÃo de curva de potÃncia de AEPP na prÃpria UFC. O mapa topogrÃfico do local foi adquirido da base de dados gratuita SRTM e os obstÃculos do local foram caracterizados por imagens de satÃlite e fotos da regiÃo. No total, trÃs Ãreas e os respectivos pares AEPP â torre anemomÃtrica foram analisados em relaÃÃo ao setor de mediÃÃo disponÃvel e a necessidade ou nÃo de calibraÃÃo do local.
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Implementação no software estatístico R de modelos de regressão normal com parametrização geral / Normal regression models with general parametrization in software R

Perette, André Casagrandi 23 August 2019 (has links)
Este trabalho objetiva o desenvolvimento de um pacote no software estatístico R com a implementação de estimadores em modelos de regressão normal univariados com parametrização geral, uma particularidade do modelo definido em Patriota e Lemonte (2011). Essa classe contempla uma ampla gama de modelos conhecidos, tais como modelos de regressão não lineares e heteroscedásticos. São implementadas correções nos estimadores de máxima verossimilhança e na estatística de razão de verossimilhanças. Tais correções são efetivas quando o tamanho amostral é pequeno. Para a correção do estimador de máxima verossimilhança, considerou-se a correção do viés de segunda ordem, enquanto que para a estatística da razão de verossimilhanças aplicou-se a correção desenvolvida em Skovgaard (2001). Todas as funcionalidades do pacote são descritas detalhadamente neste trabalho. Para avaliar a qualidade do algoritmo desenvolvido, realizaram-se simulações de Monte Carlo para diferentes cenários, avaliando taxas de convergência, erros da estimação e eficiência das correções de viés e de Skovgaard. / This work aims to develop a package in R language with the implementation of normal regression models with general parameterization, proposed in Patriota and Lemonte (2011). This model unifies important models, such as nonlinear heteroscedastic models. Corrections are implemented for the MLEs and likelihood-ratio statistics. These corrections are effective in small samples. The algorithm considers the second-order bias of MLEs solution presented in Patriota and Lemonte (2009) and the Skovgaard\'s correction for likelihood-ratio statistics defined in Skovgaard (2001). In addition, a simulation study is developed under different scenarios, where the convergence ratio, relative squared error and the efficiency of bias correction and Skovgaard\'s correction are evaluated.

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