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Title in Portuguese: Redes neurais artificiais para previsão de velocidade do vento: estudo de caso para Maracanaú – CE
Author: Carneiro, Tatiane Carolyne
Santos, Heron Alves dos
Braga, Arthur Plínio de Souza
Carvalho, Paulo Cesar Marques de
Keywords: Redes neurais artificiais
Velocidade do vento
Perceptron com múltiplas camadas
Issue Date: 2014
Publisher: Congresso Brasileiro de Automática
Citation: CARNEIRO, T. C. et al. Redes neurais artificiais para previsão de velocidade do vento: estudo de caso para Maracanaú – CE. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA, 20., 2014, Belo Horizonte. Anais... Belo Horizonte, 2014. p. 1011- 1018.
Abstract in Portuguese: O presente artigo apresenta duas metodologias para previsão horária da velocidade do vento, usando Redes Neurais Artificiais (RNA) para previsão de séries temporais. A estimação foi feita para dados de velocidade do vento para a cidade de Maracanaú – CE. Utilizou-se duas RNAs do tipo Perceptron com Múltiplas Camadas (MLP) com o auxílio da técnica de Focused Time Delay Neural Network (FTNDD), a qual adiciona características dinâmicas à rede por meio de atrasos no tempo.Uma rede foi treinada apenas com dados da série de velocidade do vento e outra rede foi treinada utilizando, como dados de entrada, além dos dados de velocidade do vento, informações de direção, rugosidade e temperatura do ar. Osdados históricos foram coletados durante o período de um ano. Foram aplicados medidores de desempenho do sistema (coeficiente de correlação – r, erro médio quadrático – RMSE e viés relativo – VR). Os resultados gerados pelas RNAs indicam que as aplicações possuem um bom potencial para previsão de séries temporais de velocidade do vento e, baseados nos medidores de desempenho, foi possível observar que, apesar dosresultados semelhantes nas duas aplicações, houve uma melhoria com o incremento de alguns parâmetros meteorológicos na entrada da rede, sugerindo a aplicabilidade da metodologia na predição de velocidade do vento e sua utilização em estudos de viabilidade e potencial eólico, tendo sua importância na redução dos impactos da variabilidade da velocidade do vento.
Abstract: This paper presents two methodologies for hourly wind speed forecasting using Artificial Neural Networks (ANN). The estimation considered a wind speed database colectedfrom the town of Maracanaú – CE. Two Neural Networkslike FTDNN (Focused Time Delay Neural Network) are considered in this work. A network was trained only with data series of wind speed and other network was trained using as input data, together with data of wind speed, direction information, roughness and the air temperature. Historical data were collected during the period of one year. Performance measures of the system (correlation coefficient- r, mean square error - RMSE and relative bias - VR) were applied. The results generated by the ANN sindicate that the applications have a good potential for wind speed forecasting.Based on the performance measures, it wasobserved that, despite the similar results in both applications, there was an improvement with the inclusion of meteorological parameters, suggesting the applicability of the methodology for predicting wind speed and its use in feasibility studies and wind potential, and its importance in reducing the impacts of variability of wind speed.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/12497
metadata.dc.type: Artigo de Evento
Appears in Collections:DEEL - Trabalhos apresentados em eventos

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