Redes neurais artificiais de Kohonen aplicadas para previsão de velocidade do vento: estudo de caso para Petrolina – PE

Abstract

Resumo A demanda elétrica mundial vem crescendo ao longo dos anos. Devido a isso, matrizes elétricas confiáveis são essenciais ao atendimento a estas demandas. No Brasil as formas de obtenção de energia elétrica são basicamente por fontes renováveis, porém, devido a dependência da fonte hidrelétrica, em tempos de escassez hídrica, a matriz se torna instável. Destaca – se, portanto, as fontes alternativas, como a eólica, na importância em contribuir para a diversificação da matriz elétrica e no aumento da confiabilidade, principalmente considerando que as duas fontes são complementares. A geração de energia por meio dos movimentos de massas de ar tem se mostrado viável nas várias implantações realizadas nos últimos anos no país, devido, principalmente, ao elevado potencial eólico brasileiro, principalmente no litoral do Nordeste. O presente trabalho apresenta uma análise do potencial eólico da cidade de Petrolina (PE) e uma aplicação da técnica dos Mapas Auto Organizáveis de Kohonen (SOM) para previsão de velocidade do vento na localidade. Foram utilizados dados de velocidade do vento da cidade de Petrolina – PE, do período de janeiro de 2005 a dezembro de 2010 (4 anos). Com o objetivo de avaliar o desempenho do sistema de previsão foram aplicados os seguintes medidores de desempenho: a) coeficiente de correlação – r; b) erro médio quadrático – RMSE; e c) viés relativo – VR. Por fim, a RNA – SOM obteve bons resultados nas simulações feitas mesmo com algumas limitações de dados.___Abstract The world electrical demand has been growing over the years. Because of this, reliable electrical matrices are essential to meeting these demands. In Brazil the ways of obtaining electricity are basically from renewable sources, however, due to the dependence on the hydroelectric source, in times of water scarcity, the matrix becomes very unstable. Alternative sources, such as wind, stand out in the importance of contributing to the diversification of the electrical matrix and the increase of reliability, especially considering that the two sources are complementary. Power generation through air mass movements has been shown to be viable in the various deployments carried out in recent years in the country, mainly due to the high Brazilian wind potential, mainly in the Northeast coast. The present work presents an analysis of the wind potential of the city of Petrolina (PE) and an application of the Kohonen Self-Organizing Maps (SOM) technique to forecast wind speed in the locality. We used velocity data of the sale of the city of Petrolina - PE, from January 2007 to December 2010 (4 years). In order to evaluate the prediction system performance, the following performance meters were applied: a) correlation coefficient - r; b) mean square error - RMSE; and c) relative bias - VR. Finally, RNA - SOM obtained good results in the simulations made even with some data limitations.