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Previsão de Curto Prazo para a Geração de Energia Eólica usando um Modelo Ensemble de Máquinas de Aprendizado

Rafael Giordano VieiraFernando José Von ZubenRosangela Ballini

A crescente utilização do vento como fonte primária para a geração de energia elétrica tem levado a novos desafios sobre como integrar adequadamente os atuais parques eólicos aos sistemas de energia convencionais. Uma das questões de maior relevância nesse contexto está na delimitação de estratégias para a previsão do potencial de geração de energia para esses parques, evitando que períodos em que há grandes flutuações e intermitências na produção de energia levem a prejuízos para todos os demais integrantes do sistema. Nesse sentido, este trabalho propõe um modelo que explora a utilização de perceptrons de múltiplas camadas, redes com funções de base radial e máquinas de vetores-suporte combinadas em um ensemble, como forma de ampliar o potencial preditivo do modelo e ao mesmo tempo prover resultados mais robustos e consistentes. As simulações realizadas mostram o bom desempenho do modelo utilizado em relação a outras abordagens.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/eniac/2016/030.pdf

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