PREVISÃO DE VELOCIDADE DO VENTO COM SÉRIEL TEMPORAL MULTIVARIADA UTILIZANDO REDE NEURAL RECORRENTE
DOI:
https://doi.org/10.59627/cbens.2022.1069Palavras-chave:
MV-LSTM, Previsão Eólica, Energia EólicaResumo
A análise de séries temporais é de extrema importância para controle e gerenciamento de sistemas de geração elétrica com elevada intermitência como é o caso dos sistemas eólicos, onde há necessidade de prever a velocidade do vento com maior precisão, com o intuito de ter uma despachabilidade de energia de forma inteligente e gerenciando riscos que a alta instabilidade do vento pode causar. Este trabalho implementa-se um modelo de Rede Neural Recorrente multivariada do tipo memória de curto longo prazo (MV-LSTM) para dados de velocidade média, máxima e mínima horária. Uma rede LSTM com única varável também é implementada para comparar os resultados. Os dados utilizados foram coletados por um anemômetro sônico no período de 01 de janeiro a 31 de dezembro de 2015 no cerrado nativo brasileiro na Fazenda Água Limpa – FAL localizada no Distrito Federal. Os resultados mostram que os vetores de velocidade máxima e mínima melhoram a previsão de velocidade do vento e que o modelo MV-LSTM reduz o atraso da previsão quando há uma mudança brusca da velocidade do vento.
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