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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/42252

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Title: Desenvolvimento de modelos de curvas de potência via IA para previsão de geração eólica em curto prazo
Authors: ALBUQUERQUE, Jonata Campelo de
Keywords: Engenharia elétrica; Curva de potência; Melhoria da previsão; Inferência pré-estabelecida; Redes iniciais de aprendizagem profunda; Modelos de geração eólica; Curto prazo
Issue Date: 12-Jul-2021
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Citation: ALBUQUERQUE, Jonata Campelo de. Desenvolvimento de modelos de curvas de potência via IA para previsão de geração eólica em curto prazo. 2021. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2021.
Abstract: A modelagem de uma curva de potência é um fator crucial para o desempenho e operação de uma fonte eólica, contribuindo desde o controle até a melhora no desempenho de uma turbina ou parque. Atualmente existem várias técnicas para o ajuste deste fator, cujos métodos utilizados são conhecidos como paramétricos e não paramétricos. Estes últimos criam uma heurística própria, dependendo de característica ou tendência específica de como os dados de (ventos x Potência) de um parque ou turbina variam. Esta Tese visa demonstrar que é possível aumentar a exatidão da previsão de geração eólica em curto prazo com a utilização de algumas técnicas originais que utilizam a inferência pré-estabelecida em sistemas fuzzy e técnicas de deep Learning como autoencoders e redes de aprendizagem profunda do tipo LSTM. Foram desenvolvidas duas novas heurísticas explicadas no decorrer do trabalho e as mesmas foram comparadas com os modelos já desenvolvidos pelo autor em trabalhos anteriores. Os resultados mostram-se significativos tanto no que diz respeito a previsão de dados componentes do vento, como velocidade e direção, quanto a previsão de potência atrelada à aplicação dos modelos de curva de potência desenvolvidos. Desta forma os novos modelos e heurísticas desenvolvidos foram eficazes e inovadores contribuindo para a melhora notável do desempenho das previsões em modelos de geração eólica no curto prazo.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/42252
Appears in Collections:Teses de Doutorado - Engenharia Elétrica

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