Predição de velocidade do vento em regiões do nordeste brasileiro através de Regressão Linear e Não Linear para fins de geração eólica (Wind speed prediction in areas of northeastern Brazil through Linear Regression and Nonlinear for wind power...)
Esses trabalho utiliza modelos de Regressão Linear Simples (RLS) e Regressão Não Linear (RNL) para predição de médias mensais de velocidade do vento em regiões do nordeste brasileiro. Para isso foram utilizados dados de velocidade de vento ao nível de 10 m de altura no período de 2010 à 2014 como va...
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Format: | Article |
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Published: |
Universidade Federal de Pernambuco
2016-06-01
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Series: | Revista Brasileira de Geografia Física |
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doaj-7ce6727e3d7f44afa9f8a5d9f9b307842020-11-24T22:17:21ZporUniversidade Federal de PernambucoRevista Brasileira de Geografia Física1984-22952016-06-019392793922211Predição de velocidade do vento em regiões do nordeste brasileiro através de Regressão Linear e Não Linear para fins de geração eólica (Wind speed prediction in areas of northeastern Brazil through Linear Regression and Nonlinear for wind power...)Henrique do Nascimento Camelo0Paulo Sérgio Lucio1Oseas Machado Gomes2João Bosco Verçosa Leal Junior3IFCE/UFRNUFRNUFRNUECEEsses trabalho utiliza modelos de Regressão Linear Simples (RLS) e Regressão Não Linear (RNL) para predição de médias mensais de velocidade do vento em regiões do nordeste brasileiro. Para isso foram utilizados dados de velocidade de vento ao nível de 10 m de altura no período de 2010 à 2014 como variável preditora. E como variável explicativa em ambos modelos foi utilizado o Deficit de Pressão de Vapor d'água no ar (DPV), o qual depende da temperatura do ar e da umidade do ar. Na configuração de modelos de RNL foram ajustados dois, um modelo exponencial crescente (RNL1) e um modelo quadrático (RNL2). Foram aplicados testes estatísticos como, Shapiro-Wilk, Durbin-Watson e Breusch-Pagan, todos sobre os resíduos dos modelos para averiguar a destreza dos mesmos. O menor valor da Média do Erro Absoluto Percentual (MAPE) foi encontrado em aproximadamente 12.94% para o modelo de RLS. Já para os modelo de RNL1 e RNL2, os valores encontrados foram 12,87% e 18.80%, respectivamente. O presente trabalho possui ainda como objetivo o incentivo de pesquisas de fontes de energias renováveis como é o caso do recurso eólico e consequentemente seu uso como alternativa energética para o avanço social e econômico do país.https://periodicos.ufpe.br/revistas/rbgfe/article/view/233703Velocidade do vento, Predição, Regressão linear, Regressão não-linear, Software R. |
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Henrique do Nascimento Camelo Paulo Sérgio Lucio Oseas Machado Gomes João Bosco Verçosa Leal Junior |
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Henrique do Nascimento Camelo Paulo Sérgio Lucio Oseas Machado Gomes João Bosco Verçosa Leal Junior Predição de velocidade do vento em regiões do nordeste brasileiro através de Regressão Linear e Não Linear para fins de geração eólica (Wind speed prediction in areas of northeastern Brazil through Linear Regression and Nonlinear for wind power...) Revista Brasileira de Geografia Física Velocidade do vento, Predição, Regressão linear, Regressão não-linear, Software R. |
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Esses trabalho utiliza modelos de Regressão Linear Simples (RLS) e Regressão Não Linear (RNL) para predição de médias mensais de velocidade do vento em regiões do nordeste brasileiro. Para isso foram utilizados dados de velocidade de vento ao nível de 10 m de altura no período de 2010 à 2014 como variável preditora. E como variável explicativa em ambos modelos foi utilizado o Deficit de Pressão de Vapor d'água no ar (DPV), o qual depende da temperatura do ar e da umidade do ar. Na configuração de modelos de RNL foram ajustados dois, um modelo exponencial crescente (RNL1) e um modelo quadrático (RNL2). Foram aplicados testes estatísticos como, Shapiro-Wilk, Durbin-Watson e Breusch-Pagan, todos sobre os resíduos dos modelos para averiguar a destreza dos mesmos. O menor valor da Média do Erro Absoluto Percentual (MAPE) foi encontrado em aproximadamente 12.94% para o modelo de RLS. Já para os modelo de RNL1 e RNL2, os valores encontrados foram 12,87% e 18.80%, respectivamente. O presente trabalho possui ainda como objetivo o incentivo de pesquisas de fontes de energias renováveis como é o caso do recurso eólico e consequentemente seu uso como alternativa energética para o avanço social e econômico do país. |
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