APLICAÇÃO DE MÉTODOS METAHEURÍSTICOS NA DETERMINAÇÃO DOS PARÂMETROS ÓTIMOS DE DIFERENTES DISTRIBUIÇÕES DE VELOCIDADE DO VENTO EM PETROLINA - PE

Resumo

Na análise do potencial eólico de uma região, são de suma importância a determinação da distribuição de velocidade do vento que melhor caracteriza o regime de ventos do local e a estimativa precisa dos parâmetros que regem estas distribuições. Ainda que um determinado modelo seja adequado para a região em questão, se os seus parâmetros não forem estimados corretamente, os cálculos de geração de energia serão imprecisos e a análise do potencial eólico será comprometida. Nos últimos anos, diversos Algoritmos de Otimização Metaheurísticos (MOA - Metaheuristic Optimization Algorithms) foram utilizados com este propósito. Contudo, a aplicação destes métodos no ajuste de distribuições de velocidade do vento é ainda escassa e centrada em modelos convencionais. Diante destes fatos, os MOA Pássaros Migratórios e Busca Harmônica foram utilizados, neste artigo, para ajustar seis modelos de distribuição, sendo a maioria deles modelos não convencionais. O estudo foi conduzido em Petrolina, cidade do Nordeste brasileiro. Posteriormente, uma análise estatística de múltiplos critérios foi realizada para comparar os resultados obtidos pelos MOA com os obtidos pelo tradicional Método da Máxima Verossimilhança (MMV). Em relação ao MMV, os MOA proporcionaram ajustes significativamente melhores e mais precisos, o que demonstra o seu elevado desempenho na determinação dos parâmetros ótimos das distribuições de velocidade do vento e, consequentemente, a aplicabilidade destes métodos para a obtenção de informações mais precisas durante a análise do potencial eólico de uma região. Ademais, o método Pássaros Migratórios apresentou melhor desempenho na obtenção das soluções ótimas quando comparado com o Busca Harmônica. A distribuição que apresentou ajuste mais preciso foi a Lindley Generalizada Extendida, seguida da Dagum e Weibull, em segundo e terceiro lugar, respectivamente. Tal resultado reafirma o fato de que o modelo de Weibull, apesar de sua simplicidade e boa precisão, não é sempre o mais adequado.