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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorMedeiros, Tamara Géssica Gadelha-
dc.contributor.authorAndrade, Carla Freitas de-
dc.contributor.authorLins, Davi Ribeiro-
dc.date.accessioned2021-03-03T13:58:29Z-
dc.date.available2021-03-03T13:58:29Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationMEDEIROS, Tamara Géssica Gadelha; ANDRADE, Carla Freitas de; LINS, Davi Ribeiro. Avaliação de métodos de estimação de parâmetros de distribuições estatísticas aplicadas na análise de velocidade e direção do vento. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE ENERGIA SOLAR, VIII, 01 a 05 jun. 2020, Fortaleza, Ceará, Brasil. Anais[...] Fortaleza, Ceará, 2020. Tema: “Outras fontes renováveis de energia - Simulação, análise, equipamentos e sistemas de conversão eólica para eletricidade”pt_BR
dc.identifier.isbn978-65-993338-0-4-
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/56923-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectEnergia eólicapt_BR
dc.subjectDistribuição de Weibullpt_BR
dc.subjectDistribuição de von Misespt_BR
dc.titleAvaliação de métodos de estimação de parâmetros de distribuições estatísticas aplicadas na análise de velocidade e direção do ventopt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.description.abstract-ptbrA velocidade e a direção do vento são características importantes para a avaliação dopotencial eólico de uma região. Existem diversos modelos estatísticos capazes de descrever ocomportamento dessas variáveis, destacando-se a distribuição de Weibull para a velocidade ea distribuição de von Mises para a direção. Seus parâmetros podem ser determinados atravésde métodos numéricos. Utilizando dados anemométricos de uma localidade no Nordeste, esteartigo compara oito métodos aplicados para a velocidade: Método Gráfico, Método da EnergiaEquivalente, Método dos Momentos, Método Empírico, Método da Energia Padrão, Método daMáxima Verossimilhança, Método da Máxima Verossimilhança Modificado e Método daEnergia Padrão Modificado. Além disso, o desempenho de von Mises e a influência da alturanos resultados são analisados. Como meios de avaliar os diferentes modelos, os testesestatísticos Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE), Erro Médio Absoluto (MAE) e Análise deVariância (R²) são empregados. Os resultados indicam que o melhor método para Weibull,considerando as características estudadas, é o da Máxima Verossimilhança Modificado. Adistribuição de von Mises mostra-se eficiente na análise da direção. Quanto à influência daaltura, os modelos apresentaram melhores precisões para alturas mais elevadas. Esse critériotambém influencia no desempenho do modelo.pt_BR
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