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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/54903| Type: | TCC |
| Title: | Estudo de distribuições de probabilidade para descrição de Dados de frequência de velocidade de vento e de potência Eólica |
| Title in English: | Study of probability distributions for description of Wind speed and power frequency data Wind power |
| Authors: | Marques, Lucas de Souza |
| Advisor: | Andrade, Carla Freitas de |
| Keywords: | Energia eólica;Distribuição de probabilidade;Distribuição weibull;Distribuição gama;Distribuição nakagami |
| Issue Date: | 2019 |
| Citation: | MARQUES, Lucas de Souza. Estudo de distribuições de probabilidade para descrição de Dados de frequência de velocidade de vento e de potência Eólica. 2019. 42 f. Monografia (Graduação em Engenharia Mecânica) - Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2019 |
| Abstract in Brazilian Portuguese: | No presente trabalho, realizou-se um estudo estatístico para determinação, dentre três funções de distribuição de probabilidade (Weibull, Gama e Nakagami), da melhor alternativa para representação dos dados eólicos de velocidade do vento e potência. O tratamento e a parametrização dos dados, a elaboração dos gráficos e os testes de desempenho estatístico foram desenvolvidos na linguagem de programação R no software RStudio. Os dados foram medidos ao longo dos anos 2009 e 2010 por meio de uma estação anemométrica de coleta de dados meteorológicos na cidade de Petrolina. Os dados obtidos por meio da rede Sonda de organização de dados ambientais passaram por um tratamento para remoção de erros de medição apresentando um aproveitamento final de 92,77% pós-tratamento. Para parametrização das curvas de distribuição, foram utilizados dois métodos determinísticos no estudo: o método empírico e o método da máxima verossimilhança. As curvas elaboradas foram comparadas aos dados empíricos dos histogramas de ambas propriedades e, por meio de três testes de desempenho estatístico, determinou-se que, para o período escolhido, a distribuição Weibull foi a melhor alternativa dentre as três para representação de dados de velocidade de vento e densidade de potência pois apresentou o melhor desempenho em ambos os métodos determinísticos utilizados para todos os testes de desempenho aplicados, apresentando R2 de 0,987 frente a 0,925 e 0,972 para as distribuições Gama e Nakagami, respectivamente. Além disso, observou-se um desempenho superior do método empírico frente ao método da máxima verossimilhança para as três curvas de distribuição estudadas, com uma diferença de até 2,6% no teste R2 |
| Abstract: | In this study, a statistical analysis was developed for the determination, between three probability distribution functions (Weibull, Gamma and Nakagami), of the best alternative to wind velocity and wind power data representation. The treatment and the parameterization of the data, the charts elaboration and the statistical performance tests were all developed in R programming language in RStudio software. The data was measured in 2009 and 2010 by an anemometric station of metereologic data collection based in the city of Petrolina. The data gathered by Rede SONDA of environmental data passed through a treatment to remove measurement errors resulting in a 92.7% effectiveness post-treatment. For the probability distribution functions parameterization, two deterministic mehtods were used: the empirical method and the maximum-likelihood method. The calculated curves were compared to the empirical measured data histograms for both studied properties and, through three statistical performance tests, it was determined that, for the chosen time, the Weibull distribution was the best alternative, between the three, for wind speed and power density data representation since it showed the best overall performance in representation for both chosen deterministic methods in all applied performance tests, with a R2 of 0.987 versus 0.925 and 0.972 for Gama and Nakagami distributions, respectively. Besides that, it was noted a slightly higher performance from the empirical mode to the maximum-likelihood method for the three studied distribution curves, with a difference of until 2.6%. in R2 test |
| URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/54903 |
| Appears in Collections: | ENGENHARIA MECÂNICA - Monografias |
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|---|---|---|---|---|
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