Abordagem singular spectrum analysis na modelagem de séries temporais de velocidade do vento de curtíssimo prazo

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorMenezes, Moisés Lima de-
Autor(es): dc.contributorCassiano, Keila Mara-
Autor(es): dc.contributorCarvalho, Márcia Marques de-
Autor(es): dc.creatorCorrêa, Victor Rodrigues-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T17:29:14Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T17:29:14Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-07-21-
Data de envio: dc.date.issued2020-07-21-
Data de envio: dc.date.issued2015-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/14432-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/751297-
Descrição: dc.descriptionA 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.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectSingular spectrum analysis-
Palavras-chave: dc.subjectModelagem-
Palavras-chave: dc.subjectVelocidade do vento-
Palavras-chave: dc.subjectFiltragem-
Palavras-chave: dc.subjectSéries temporais-
Palavras-chave: dc.subjectSérie temporal-
Palavras-chave: dc.subjectEnergia eólica-
Título: dc.titleAbordagem singular spectrum analysis na modelagem de séries temporais de velocidade do vento de curtíssimo prazo-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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