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dc.contributor.advisorAndrade, Carla Freitas de-
dc.contributor.authorAzevedo, Danilo César Rodrigues-
dc.date.accessioned2015-07-22T16:50:48Z-
dc.date.available2015-07-22T16:50:48Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.citationAZEVEDO, D. C. R. Métodos heurísticos aplicados no ajuste de curvas de Weibull em energia eólica. 2015. 126 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica)–Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2015.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/13024-
dc.description.abstractThe application of heuristics optimization has proven quite effective when compared to traditional optimization methods by differentiation. It is known that in some cases, directly minimizing the functions involved in the process can be complicated or even impossible. This work aims to develop a Weibull curve fitting methodology, using Ant Colony Optimization method and the Particle Swarm Optimization method as far as the hybridization of these. The tipical stochastic characteristic should provide good results for any wind distribution, concentrated or dispersed, which would make it valid to use in coastal conditions, flat or complex terrain or even urban. The result obtained by the heuristic approach of two SONDA wind samples, referring to Petrolina, Pernambuco, Brazil and Sao Martinho da Serra, Rio Grande do Sul, Brazil was compared with eight other known methods and commercially applied: the least squares method, the moment method, empirical method, the maximum likelihood method, the modified maximum likelihood method, energy pattern method, equivalent energy method and the chi-squared method and the goodness of fit will be evaluated by RMSE tests, MAPE, R2, and the deviation in the forecast power density. Heuristic methods have proven competitive, with power forecast error values around 10−14%pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectEngenharia mecânicapt_BR
dc.subjectEnergia eólicapt_BR
dc.subjectMétodos heurísticospt_BR
dc.subjectMétodos de otimizaçãopt_BR
dc.titleMétodos heurísticos aplicados no ajuste de curvas de Weibull em energia eólicapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.co-advisorRocha, Paulo Alexandre Costa-
dc.description.abstract-ptbrA aplicação de métodos heurísticos em otimização tem se mostrado bastante eficaz quando comparado aos tradicionais métodos de otimização por diferenciação. É sabido que, em alguns casos, minimizar de forma direta as funções envolvidas no processo pode ser complicado ou mesmo impossível. Buscou-se com esse trabalho desenvolver uma metodologia para ajuste de curvas de Weibull para a caracterização do regime de ventos, utilizando a otimização pelo método do Formigueiro e pelo método do Enxame de Partículas (do inglês Ant Colony Optimization (ACO) e Particle Swarm Optimization (PSO), respectivamente) bem como a hibridização destes dois métodos. Acredita-se que a característica estocástica dos métodos pode proporcionar resultados refinados para qualquer tipo de distribuição de vento, seja concentrada ou dispersa, o que tornaria válido utilizar o método nas condições de litoral, relevo plano, acidentado ou mesmo urbano, com obstáculos na direção dos aerogeradores. O resultado obtido pela aproximação heurística de duas amostras de vento do projeto SONDA, referentes a Petrolina-PE e São Martinho da Serra-RS foi comparado com outros oito métodos já conhecidos e comercialmente aplicados: método dos mínimos quadrados, método do momento, método empírico, método da máxima verossimilhança, método da máxima semelhança, método da energia padrão, método da energia equivalente e método do chi-quadrado e a qualidade do ajuste será avaliada pelos testes de RMSE, MAPE, R2 e pelo desvio na previsão de densidade de potência. Os métodos heurísticos se mostraram competitivos, com valores de erro em previsão de potência da ordem de 10−14%pt_BR
dc.title.enHeuristic methods applied on Weibull curve fitting in wind energypt_BR
Aparece nas coleções:DEME - Dissertações defendidas na UFC

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