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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorCarvalho, Paulo Cesar Marques de-
dc.contributor.authorCarrasco, Amalia Bonafé-
dc.date.accessioned2018-09-05T22:48:46Z-
dc.date.available2018-09-05T22:48:46Z-
dc.date.issued2013-
dc.identifier.citationCARRASCO, Amalia Bonafé. Estudo de casos da previsão eólica com redes neurais. 2013. 51 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2013.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/35536-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectPrevisão da energia eólicapt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subjectMétodos tradicionais de previsãopt_BR
dc.titleEstudo de casos da previsão eólica com redes neuraispt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.abstract-ptbrNo presente trabalho foi avaliado o uso das redes neurais artificiais para a previsão eólica. Para o levantamento do estudo foram lidos uma grande quantidade de artigos de autores que já investigaram esta área e comparados mediante tabelas os resultados obtidos por eles. A comparação não resulta muito fácil pelo fato de que cada pesquisador utiliza um tempo de previsão diferente calculando erros distintos. No entanto, pode se observar que o uso das redes neurais aporta uma melhor previsão que outras técnicas tradicionais, proporcionando erros menores entre o valor real e o valor esperado. As RNA oferecem uma alternativa promissora aos métodos lineares tradicionais como pode se observar nas tabelas comparativas, no entanto, enquanto as redes neurais são promissoras, também incorporam um alto grau de incerteza. Ainda não foi conseguida a melhor configuração para a previsão com RNA apesar de muitos estudos realizados. Também são combinadas estas técnicas com outras técnicas como o método neuro-fuzzy, aportando uns resultados muito interessantes. Ainda tem que ser feitos mais estudos utilizando um mesmo padrão para obter uns melhores resultados, mas as redes neurais artificiais tem se mostrado uma boa alternativa aos métodos tradicionais de previsão.pt_BR
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