Avaliação da distribuição estatística e elaboração de modelo de regressão múltipla linear da velocidade média do vento

Filho, Cícero de D. Rosa; Parisi, Suellem Attila; Soares, Willames de Albuquerque

doi:10.24221/jeap.3.1.2018.1652.024-036

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“…A sequência de tabelas a seguir mostra de forma resumida as principais características eólicas de cada área analisada. Um fator de grande importância relacionado à inserção da geração eólica no Brasil é a complementaridade com a geração hidrelétrica, que remonta ao conceito de segurança energética discutido amplamente após a crise energética de 2001 (Rosa Filho, 2018). O maior potencial eólico brasileiro ocorre de fato na região nordeste e tem a melhor ocorrência de ventos no período de menor potencial hídrico do ano naquela região (ANEEL, 2008).…”

Section: O Nordeste Brasileiro E a Zona De Convergência Intertropicalunclassified

“…Um estudo conduzido por RosaFilho et al (2018) na Universidade de Pernambuco objetivou verificar a aderência das velocidades médias dos ventos na região do Curado no Recife -Pernambuco (região Nordeste) às diferentes distribuições probabilísticas, assim como determinar um modelo de regressão múltipla linear para tal variável. A partir de 14 variáveis distintas fornecidas pelo curva de potência de aerogeradores mais adequados aos parques eólicos.…”

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Análise De Métodos Probabilísticos Para Previsão De Potência Eólica

BANDEIRA DE MELLO FERREIRA

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ANALYSIS OF PROBABILISTIC METHODS FOR WIND POWER FORECASTINGCurrently, wind energy is showing prominence in the Brazilian scenario because it is an energy source that has high availability in the territory. This work considers the problem of lack of assertiveness when estimating wind power from wind speed by the conventional model of the power curve, in which there is an emission of real values around the theoretical curve. The study has two main objectives, the first of which, through parametric models such as linear, quadratic, cubic and weibull, is to understand how to more faithfully approximate the forecast to reality. For this, a comparison of the root mean squared error (RMSE), between the theoretical and real value obtained from data from 16 wind turbines collected in the field, generating a participation with 52,428 measurements, was carried out. Subsequently, the study turns to verifying the behavior of the same methods, but based on temporal, seasonal and moon phase groupings, in order to find the one that provides the greatest reduction in the error when compared to the generated power. Finally, it can be concluded that the linear and weibull models presented the best modeling results for the database, with a difference in error of more than 90 kW compared to the power curve. Clustering by seasons of the year, followed by a second clustering of moon phases contributed to error reduction in most cases, as in summer with a crescent moon the difference in error compared with no clustering dropped by more than 200 kW.

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Section: O Nordeste Brasileiro E a Zona De Convergência Intertropicalunclassified

unclassified

Análise De Métodos Probabilísticos Para Previsão De Potência Eólica

BANDEIRA DE MELLO FERREIRA

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Análise estatística da velocidade do vento em Petrolina-PE utilizando as distribuições Weibull e a Burr

Santos

Nascimento

Jesus

et al. 2019

J. Env. Anal. Progr.

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Dentre algumas fontes renováveis de energia, destacam-se os ventos. No Brasil, em especial na região Nordeste, tem-se observado avanços quanto aos estudos e investimentos em localidades consideradas potenciais produtoras de energia eólica. Neste contexto, podem ser empregadas as funções densidade de probabilidade de modelos de distribuição como forma auxiliar à tomada de decisão sobre a escolha de uma determinada região para a instalação de parques eólicos. Neste trabalho, buscou-se analisar o potencial eólico para geração de energia proveniente dos ventos em Petrolina-PE, com a série histórica de velocidade do vento de 01/01/2015 a 31/12/2016 e através da comparação entre os ajustes realizados pelas distribuições Weibull com dois parâmetros (Weibull-2p) e Burr, bem como a partir da análise da velocidade média do vento verificada na região. Além disso, observar a direção predominante dos ventos por meio da Rosa dos Ventos. Para a estimação dos parâmetros das distribuições, foi adotado o Método da Máxima Verossimilhança (MMV) que tem alcançado valores ótimos em relação a outros métodos de estimativa de parâmetros. Os critérios de seleção AIC e BIC, a estatística de Anderson-Darling e as acurácias MAPE e MAD foram adotadas para a avaliação da bondade dos ajustes das distribuições, onde se verificou que a Weibull-2p forneceu melhor modelagem aos dados analisados. A direção predominante dos ventos encontrada foi a sudeste, com variação entre ~105º e ~135º e velocidade média de 8,4m/s. Com os resultados obtidos, a região estudada alcançou, segundo classificação do NREL, avaliação esplêndida para a viabilidade de geração de energia eólica.

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Índices bioclimáticos, modelagem matemática e índices estatísticos para avaliação de modelos utilizados na estimativa do conforto térmico animal

Santos

Cabral

2021

RSD

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No julgamento do conforto ou desconforto dos animais comumente são utilizados índices bioclimáticos. Os índices mais empregados nesse tipo de avaliação são: índice de temperatura do globo negro e umidade (ITGU), índice de temperatura e umidade (ITU), e carga térmica radiante (CTR), por possuírem relação com indicadores fisiológicos e comportamentais dos animais. O ITU, não absorve efeitos da carga térmica de radiação. Por esse motivo, o ITGU e CTR, são mais indicados para sistemas de criação extensiva ou mesmo confinado, com carga térmica elevada, uma vez que, dependem da temperatura do globo negro (TGN), medida capaz de inferir sobre a homeotérmica dos animais. Todavia, a maioria das estações meteorológicas brasileiras não dispõem da TGN, o que dificulta a estimativa da quantidade de carga térmica a qual os animais ficam expostos. Portanto, o uso de variáveis meteorológicas para a elaboração de equações de estimativa da TGN, é de grande importância em ações de planejamento em diferentes sistemas de produção animal. Igualmente, os índices estatísticos empregados na avaliação do desempenho dessas equações de estimativa, são fundamentais para a sua validação. Logo, objetivou-se realizar uma revisão para elucidação de índices bioclimáticos, modelagem matemática e índices estatísticos para avaliação de modelos utilizados na estimativa do conforto térmico animal.

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Avaliação da distribuição estatística e elaboração de modelo de regressão múltipla linear da velocidade média do vento

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