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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Menezes, Moisés Lima de | - |
Autor(es): dc.contributor | Cassiano, Keila Mara | - |
Autor(es): dc.contributor | Carvalho, Márcia Marques de | - |
Autor(es): dc.creator | Corrêa, Victor Rodrigues | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:29:14Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:29:14Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-07-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-07-21 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2015 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/14432 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/751297 | - |
Descrição: dc.description | A questão energética está se tornando cada vez mais importante no mundo. Com o crescimento da qualidade de vida e da industrialização, a energia se torna cada vez mais indispensável para o dia a dia da população e para o crescimento econômico. Diante disto, surge uma questão: Como suprir essas necessidades energéticas, sem agredir os recursos naturais? Uma alternativa viável é a utilização da energia hídrica como fonte. Porém, com o aumento populacional e as frequentes mudançaas climáticas que proporcionam grandes períodos de estiagem, percebe-se que outra forma de geração de energia renovável seria fundamental para complementar a energia hidrelétrica nestas épocas. Assim a energia eólica entrou em ação, pois além de ser uma energia limpa, renovável e não utilizar, de maneira predatória, os recurso naturais, é uma energia criada a partir do vento, ou seja, em tempos de estiagem, pode haver uma tendência de aumento das correntes do vento, proporcionando esta complementariedade. Desta forma, a modelagem e previsão de séries temporais de velocidade do vento é essencial para o planejamento de uso deste tipo de geração de energia como complemento à hídrica. Séries temporais filtradas podem gerar modelos mais adequados para previsão. Este projeto tem por finalidade modelar uma série temporal de velocidade do vento de curtíssimo prazo a partir de duas conhecidas classes de modelos: os modelos de Holt-Winters e de Box & Jenkins. Além disso, pretende-se realizar uma filtragem na série original através da abordagem Singular Spectrum Analysis (SSA), removendo o seu ruído, e modelar também a série filtrada menos ruidosa via Holt-Winters e Box & Jenkins. Os modelos, tanto com a série original como com a série filtrada, são comparados através de estatísticas de aderência, de modo que o melhor modelo será aquele que minimize os erros. Os resultados mostram que os modelos de Box&Jenkins apresentam uma maior capacidade preditiva e que a filtragem melhora muito esta capacidade | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Singular spectrum analysis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Modelagem | - |
Palavras-chave: dc.subject | Velocidade do vento | - |
Palavras-chave: dc.subject | Filtragem | - |
Palavras-chave: dc.subject | Séries temporais | - |
Palavras-chave: dc.subject | Série temporal | - |
Palavras-chave: dc.subject | Energia eólica | - |
Título: dc.title | Abordagem singular spectrum analysis na modelagem de séries temporais de velocidade do vento de curtíssimo prazo | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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