Proposta para Previsão de Velocidade do Vento Através de Modelagem Híbrida Elaborada a Partir dos Modelos ARIMAX e RNA

Author:

Nascimento Camelo Henrique do1ORCID,Lucio Paulo Sérgio1ORCID,Leal Junior João Bosco Verçosa2ORCID,Carvalho Paulo Cesar Marques de3ORCID

Affiliation:

1. Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Brasil

2. Universidade Estadual do Ceará, Brasil

3. Universidade Federal do Ceará, Brasil

Abstract

Resumo No presente artigo é proposto um modelo híbrido capaz de realizar previsão de velocidade do vento (médias mensais e horárias) com boa acurácia em regiões do nordeste brasileiro. Este modelo é elaborado a partir da combinação entre dois modelos, o Auto-Regressivo Integrado de Médias Móveis com entradas de Variáveis Exógenas (ARIMAX) e Redes Neurais Artificias (RNA). A escolha por estes modelos foi motivada pelo fato de que os mesmos conseguem incorporar ambas características lineares (ARIMAX) e não-lineares (RNA) comumente existentes em séries temporais. O modelo híbrido relaciona pressão, temperatura e precipitação com velocidade do vento, a fim de considerar características meteorológicas locais importantes. É possível constatar a eficiência do modelo híbrido para fornecer bons ajustes aos dados observados das velocidades dos ventos, sendo esta afirmação baseada nos valores encontrados por medidas de acurácia, exemplo, com erro percentual médio de aproximadamente 5,0%, e valor do coeficiente de eficiência de Nash-Sutcliffe de 0,96. Estes resultados confirmam a existência de precisão para as velocidades dos ventos previstas acompanhando o perfil de suas observações, em especial é possível identificar semelhanças entre ambas as séries temporais (em termos de valores máximos e mínimos), mostrando assim, a capacidade do modelo em representar características de sazonalidade.

Publisher

FapUNIFESP (SciELO)

Subject

Atmospheric Science

Reference51 articles.

1. Meteorology today: an introduction to weather, climate, and the environment;AHRENS C.D.,2012

2. Information theory and an extension of the maximum likelihood principle;AKAIKE H.;Proc. 2a Inter. Symposium on Information Theory, 267-281, Budapest,1973

3. Atlas do potencial eólico brasileiro. In Atlas do potencial eolico brasileiro;AMARANTE O.A.,2001

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