Redes neurais artificiais aplicadas para a previsão sazonal de vento em parques eólicos do Rio Grande do Norte

Abstract

O objetivo principal deste estudo consiste em apresentar uma metodologia sazonal de previsão de velocidade do vento para parques eólicos no Rio Grande do Norte, utilizando redes neurais artificiais (RNA), com o propósito de modelar realisticamente esse recurso para otimização da produção. A escolha do modelo de RNA é respaldada pela crescente relevância da energia eólica e pelos desafios na modelagem realista do recurso. O treinamento do modelo período de análise de 1993 a 2022. Técnicas de extrapolação de dados são aplicadas para aumentar a previsibilidade a longo prazo de maneira confiável. Os resultados evidenciam que o modelo de RNA supera benchmarks como SARIMA, climatologia e modelo de persistência durante o período de validação (2014 a 2022), demonstrando redução nos erros médios percentuais e previsões mais precisas. Isso valida a metodologia proposta como confiável para previsões de vento, sendo potencialmente replicável em outras geografias, consolidando sua relevância e aplicabilidade para o setor elétrico