Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Menezes, Moisés Lima de | - |
Autor(es): dc.contributor | Sanfins, Marco Aurélio dos Santos | - |
Autor(es): dc.contributor | Santos, Wilson Calmon Almeida dos | - |
Autor(es): dc.creator | Almeida, Wilson da Mota Martins de | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:32:01Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:32:01Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-06-16 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2020-06-16 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/13928 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/752233 | - |
Descrição: dc.description | A geração de energia fotovoltaica vem sendo cada vez mais difundida no contexto das matrizes energéticas no mundo e o Brasil desponta com um grande potencial para tal fim, dado que é um dos maiores receptores de radiação solar no planeta. Com isso, faz-se necessário o desenvolvimento de técnicas capazes de aumentar a capacidade preditiva de incidência de radiação solar, ou da quantidade de tempo de exposição ao sol de determinados locais a fim de auxiliar pesquisas para instalações de usinas geradoras de energia fotovoltaica, bem como qualquer outro estudo que demanda previsões de incidência de radiação solar. Este projeto propõe o uso de Singular Spectrum Analysis (SSA) via análise gráfica de autovetores para filtrar uma série de incidência de exposição completa ao sol, eliminando a componente ruidosa, e então, gerando uma nova série suavizada que foi modelada por Holt-Winters e Box-Jenkins. A série temporal também foi modelada em sua forma original para fins comparativos com o intuito de testar a capacidade preditiva do modelo sobre a série filtrada via SSA. Neste caso, o software FPW (Forecast Pro for Windows) foi utilizado para gerar os modelos e analisar as estatísticas de aderência, o GRETL foi utilizado para analisar funções de autocorrelações e autocorrelações parciais das séries temporais e o R foi utilizado para importar dados referente a resíduos e gerar seus gráficos. As estatísticas de aderência consideradas foram a Raiz Quadrada do Erro Quadrático Médio (RMSE), o Erro Médio Percentual Absoluto (MAPE), o Desvio Médio Absoluto (MAD) e o Critério Bayesiano de Informação (BIC). Os resultados mostram que o filtro Singular Spectrum Analysis melhora a capacidade preditiva dos modelos (tanto o de Holt-Winters quanto o de Box-Jenkins), e que, após a filtragem da série, o modelo de Box-Jenkins foi a melhor escolha para gerar previsões dos dados solarimétricos estudados | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/ | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Energia fotovoltaica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Singular spectrum analysis | - |
Palavras-chave: dc.subject | Autovetores | - |
Palavras-chave: dc.subject | Holt-Winters | - |
Palavras-chave: dc.subject | Box-Jenkins | - |
Palavras-chave: dc.subject | Modelagem e previsão | - |
Palavras-chave: dc.subject | Energia solar | - |
Palavras-chave: dc.subject | Série temporal | - |
Título: dc.title | Previsão de radiação solar direta sob a abordagem singular spectrum analysis | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: