O uso do recurso solar como fonte complementar em uma matriz energÃtica requer uma boa estratÃgia de previsÃo pois como a variÃncia da irradiaÃÃo solar causa uma variaÃÃo na potÃncia elÃtrica produzida, se faz necessÃrio prever resultados que possibilitem garantir decisÃes e aÃÃes estratÃgicas que mantenham o recurso solar estÃvel na malha energÃtica. Dentro desta premissa, a presente dissertaÃÃo apresenta a caracterizaÃÃo e previsÃo de sÃries de dados de irradiaÃÃo solar, registradas nos perÃodos de agosto de 2012 a julho de 2013, em ParnaÃba (PI), maio de 2012 a abril 2013, em Maracanaà (CE) e maio de 2012 a marÃo de 2013, em Petrolina (PE). Estes levantamentos constituem-se como sÃries temporais e, portanto, para suas previsÃes, necessitam de mÃtodos estatÃsticos especÃficos para o seu tratamento. Como a sazonalidade à uma caracterÃstica presente em dados de sÃries temporais de irradiaÃÃo solar, a caracterizaÃÃo e previsÃo sÃo feitas utilizando a componente de baixa sazonalidade da irradiaÃÃo solar, o Ãndice de transparÃncia atmosfÃrica, Kt. O uso desta componente justifica-se pelo fato de propiciar resultados de previsÃes mais precisos e confiÃveis, com baixa interferÃncia das componentes de tendÃncias, presentes nas sÃries de dados temporais, no processo de previsÃo. As previsÃes realizadas neste estudo utilizam o mÃtodo ARIMA, o mÃtodo de Alisamento Exponencial na modalidade Simples (AES) e o mÃtodo de MÃdias MÃveis (MA). Com adaptaÃÃo grÃfica dos dados e do mÃtodo de previsÃo entre a estaÃÃo seca e validaÃÃo do modelo (calibraÃÃo) em perÃodos de 30, 150 e 180 dias, na estaÃÃo chuvosa, obtÃm-se prognÃsticos de um perÃodo experimental de 30 dias para cada localidade. à realizada entÃo a avaliaÃÃo dos mÃtodos de previsÃo utilizados, sendo o mÃtodo ARIMA com previsÃo de 30 dias e validaÃÃo do modelo em 30 dias, o que apresenta os menores Ãndices de erro, com valores de Erro QuadrÃtico MÃdio de PrevisÃo (EQMP) de 0,008 para ParnaÃba (PI), 0,015 para Maracanaà (CE) e 0,010 para Petrolina (PE). AtravÃs das equaÃÃes de regressÃo, transformasse os valores de Kt obtidos com a previsÃo do mÃtodo ARIMA, obtÃm-se as previsÃes de 30 dias de mÃdias diÃrias de irradiaÃÃo solar de 6,4 kWh/m para ParnaÃba, 5,69 kWh/m para Maracanaà e 6,54 kWh/m para Petrolina / The use of solar resource, as a supplementary source in the countryâs energy matrix, requires a good forecast strategy that enables decision-making and strategic actions to keep the electrical potential generated in the national energy grid stable. Based on such premise, this dissertation presents the characterization and forecast of data series on solar irradiation registered at three locations in the Northeastern region of Brazil: from August 2012 to July 2013 in ParnaÃba (PI), from May 2012 to April 2013 in Maracanaà (CE), and from May 2012 to March 2013 in Petrolina (PE). Those surveys consist of time series and, therefore, they require specific statistical methods for their own treatment and forecast. As seasonality is a characteristic found in time series data of solar irradiation, the characterization and forecast are made by using the low seasonality component of solar radiation: the atmospheric transparency index, known as Kt. The use of this component is justified for providing more accurate and reliable forecast results, with low interference from trend components present in time series data within the forecast process. The forecasts made in this study have used the ARIMA method, the Simple Exponential Smoothing method (SES), and the Moving Average (MA) method. Forecasts are obtained from a 30-day trial period for each location, adapted graphically between the dry season, and validated within periods of 30, 150 and 180 days in the rainy season. Then, the evaluation of the forecast methods used is done, being the ARIMA method a 30-day forecast and in need of validation within 30 days, which shows the lowest error rates, with Root Mean Squared Error for Prediction values (RMSEP) of 0.008 for ParnaÃba (PI), 0.015 for Maracanaà (CE), and 0.010 for Petrolina (PE). Also, through the regression equations, by transforming the Kt values obtained with the ARIMA method forecast, one obtains a 30-day forecast of daily solar irradiation with averages of 6.4 kW/m for ParnaÃba, 5.69 kW/m for MaracanaÃ, and 6.54 kW/m for Petrolina
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.teses.ufc.br:10749 |
| Date | 19 February 2016 |
| Creators | Francisco Evandro de Melo |
| Contributors | Paulo CÃsar Marques de Carvalho, Paulo Alexandre Costa Rocha, Paulo Peixoto PraÃa, SÃrgio Daher |
| Publisher | Universidade Federal do CearÃ, Programa de PÃs-GraduaÃÃo em Engenharia ElÃtrica, UFC, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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