Este trabalho utiliza o método de Otimização por Nuvens de Partículas (Particle Swarm Optimization-PSO) para estruturar Redes Neurais Artificiais (RNAs) que estimam a velocidade do vento em parques eólicos. As RNAs empregadas são do tipo NARX e FTDNN. Os resultados obtidos com estas RNAs são comparados com os obtidos com o modelo de Persistência, muito utilizado na prática. Foi utilizada uma série histórica com 45.658 dados de medição da velocidade do vento, em que 80% das medições foram selecionadas para a fase de treinamento e 20% para a validação. Como critérios de avaliação do desempenho das redes foram considerados as seguintes medidas de erro: MAE, RMSE e MAPE. Os resultados das previsões entre 1h e 6h são muito similares para todos os modelos, entretanto nas previsões para 12h e 48h existem diferenças entre os valores do MAPE que apontam a rede NARX como de maior aderência na projeção dos dados considerados.
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