Aplicação de redes neurais recorrentes na previsão de geração eólica

Resumo

Resumo:

O presente trabalho tem como objetivo avaliar modelos, baseados em redes neurais recorrentes, para a previsão da geração da usina eólica de Praia Formosa. A base de dados, disponibilizada pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS), apresenta uma série histórica da geração eólica, da usina de Praia Formosa no Ceará, no período entre 2011 e 2020. Modelos de previsão, baseados em Redes Neurais LSTM (Long Short-Term Memory) e GRU (Gated Recurrent Unit), foram implementados na linguagem Python. Resultados obtidos, dos dois modelos, foram comparados. Verificou-se, para um horizonte de seis meses, que o modelo GRU apresentou um melhor desempenho que o modelo LSTM.

Biografia do Autor

José Airton Azevedo dos Santos, Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR
Programa de Pós-graduação em tecnologias Computacionais para o Agronegócio (PPGTCA)
Spancerski, J. S., Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR

Mestrando do Programa de Pós-Graduação em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio (PPGTCA). Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR).

Publicado
2021-04-01
Como Citar
dos Santos, J. A. A., & Spancerski , J. S. S. (2021). Aplicação de redes neurais recorrentes na previsão de geração eólica. REVISTA CEREUS, 13(1), 217-227. Recuperado de http://www.ojs.unirg.edu.br/index.php/1/article/view/3385
Seção
Artigos