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Previous issue date: 2008 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Vários estudos já comprovaram que o potencial eólico brasileiro,
principalmente no nordeste, onde os ventos têm uma importante característica de
complementaridade em relação às vazões do rio São Francisco, pode contribuir
significativamente para o suprimento de energia elétrica. O aproveitamento deste potencial
eólico aumentaria a capacidade de geração e a diversificação da matriz energética nacional
e, consequentemente, diminuiria os riscos de desabastecimento de energia elétrica.
Entretanto, o uso das forças dos ventos para produção de energia produz alguns
inconvenientes, tais como, a incertezas na geração e a dificuldade no planejamento e
operação do sistema elétrico. Portanto, é imprescindível à aplicação de ferramentas ou
técnicas capazes de predizer a energia a ser fornecida por estas fontes. No Brasil, os
investimentos em fontes alternativas iniciaram-se de forma tímida e tardia, inclusive em
geração eólica. Do ponto de vista de modelos de previsões de ventos e geração eólica, isto
não é diferente. Sendo assim, este trabalho propõe e desenvolve vários modelos de
previsões a partir de técnicas de Redes Neurais Artificiais; Análise de Multiresolução de
sinais usando Transformada Wavelet; e Modelos Estatísticos. Os modelos aqui propostos
foram ajustados para realizar previsões com horizontes variáveis de até vinte e quatro
horas. Estes serviram para uma análise comparativa através dos resultados encontrados
durante os testes dos mesmos, que ajudou a identificar as vantagens e desvantagens de
cada técnica. Além disto, estes poderão ser implementados e desenvolvidos para operação,
mitigando alguns dos inconvenientes da geração eólica de energia
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/5273 |
| Date | 31 January 2008 |
| Creators | OLIVEIRA, Josinaldo Bezerra de |
| Contributors | AQUINO, Ronaldo Ribeiro Barbosa de |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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