Um Sistema Baseado Em Combinação de Modelos para Previsão de Velocidade do Vento

Antonio Assunção, P. S. G. M. Mattos Neto, Eduardo Vasconcelos
{"title":"Um Sistema Baseado Em Combinação de Modelos para Previsão de Velocidade do Vento","authors":"Antonio Assunção, P. S. G. M. Mattos Neto, Eduardo Vasconcelos","doi":"10.25286/repa.v7i2.2206","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"O mundo vem, há anos, sofrendo efeitos decorrentes das mudanças climáticas. O aumento dos incêndios, inundações, secas e a diminuição do tamanho da calota polar são exemplos dessas mudanças. Nações em todo mundo têm, de forma recorrente, buscado formas sustentáveis de geração de energia. As fontes de energia de origem renovável, como o Sol, água e vento têm, cada vez mais, sido usadas em detrimento dos combustíveis fósseis. A energia eólica vem crescendo substancialmente devido à sua capacidade de geração em larga escala, mas, no entanto, não é das mais fáceis de ser implantada. Previsões consistentes da velocidade do vento, são essenciais para evitar perdas econômicas e aumentar a eficiência operacional desses sistemas, tornando cada projeto um desafio à parte. A análise e previsão do comportamento não estacionário e os padrões não lineares dos ventos é um dos problemas de pesquisa mais relevantes da atualidade. A literatura apresenta diversas abordagens, sendo parte delas baseadas no uso individual de sistemas lineares ou outras técnicas de Inteligência Artifical (IA). Este artigo apresenta o uso de um sistema híbrido para a previsão de curto prazo da velocidade do vento. \n ","PeriodicalId":331078,"journal":{"name":"Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada","volume":"35 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-07-15","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.25286/repa.v7i2.2206","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

O mundo vem, há anos, sofrendo efeitos decorrentes das mudanças climáticas. O aumento dos incêndios, inundações, secas e a diminuição do tamanho da calota polar são exemplos dessas mudanças. Nações em todo mundo têm, de forma recorrente, buscado formas sustentáveis de geração de energia. As fontes de energia de origem renovável, como o Sol, água e vento têm, cada vez mais, sido usadas em detrimento dos combustíveis fósseis. A energia eólica vem crescendo substancialmente devido à sua capacidade de geração em larga escala, mas, no entanto, não é das mais fáceis de ser implantada. Previsões consistentes da velocidade do vento, são essenciais para evitar perdas econômicas e aumentar a eficiência operacional desses sistemas, tornando cada projeto um desafio à parte. A análise e previsão do comportamento não estacionário e os padrões não lineares dos ventos é um dos problemas de pesquisa mais relevantes da atualidade. A literatura apresenta diversas abordagens, sendo parte delas baseadas no uso individual de sistemas lineares ou outras técnicas de Inteligência Artifical (IA). Este artigo apresenta o uso de um sistema híbrido para a previsão de curto prazo da velocidade do vento.  
一种基于组合模型的风速预测系统
多年来,世界一直受到气候变化的影响。火灾、洪水、干旱和极地冰盖面积的缩小就是这些变化的例子。世界各国都在不断寻求可持续的能源生产方式。太阳能、水和风能等可再生能源的使用越来越多地以化石燃料为代价。风能由于其大规模发电能力而大幅增长,但它不是最容易部署的能源之一。一致的风速预测对于避免经济损失和提高这些系统的运行效率至关重要,这使得每个项目都是一个单独的挑战。风的非平稳行为和非线性模式的分析与预测是当今最相关的研究问题之一。文献提出了几种方法,其中一些是基于线性系统或其他人工智能(ai)技术的个人使用。本文介绍了一种混合系统在短期风速预测中的应用。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信