Previsão de Séries Temporais de Velocidade do Vento Utilizando Redes Neurais Artificiais e Métodos Estatísticos na Região de Arraial do Cabo - RJ

Abstract

Atualmente diversos países estão engajados no desenvolvimento sustentável. Uma das peças fundamentais para alcançar esse desenvolvimento é a construção de uma matriz energética que contenha fontes renováveis, que preservam o meio ambiente, e elimine as opções relativas aos combustíveis fósseis. Nesse sentido, uma das fontes mais limpas e renováveis é a energia eólica. O Brasil está entre os dez maiores geradores de energia eólica no mundo. Para a implantação e planejamento de tais sistemas são necessários estudos detalhando o comportamento do vento. Logo, este artigo tem como objetivo realizar a análise estatística e previsão de uma série temporal de velocidades de ventos, na localidade de Arraial do Cabo situado no Rio de Janeiro, por meio do método clássico ARIMA e Redes Neurais MLP (MultiLayer Perceptron) e LSTM (Long Short Term Memory). Os resultados obtidos neste estudo mostram melhor desempenho dos modelos baseados em Redes Neurais sobre o método estatístico, devido às características estocásticas do vento, fenômenos de mesoescala e os outros aspectos climáticos e geográficos da região. Os resultados alcançados indicam que o uso de aprendizado de máquinas (Machine Learning) é um caminho promissor. No entanto, é importante investigar se outras variáveis, além da série histórica de velocidades de vento, podem melhorar a previsão desta.