PREVISÃO DE VELOCIDADE DO VENTO EM PARQUE EÓLICO A PARTIR DE UMA REDE NEURAL RECORRENTE AUTOREGRESSIVA NÃO-LINEAR COM ENTRADAS EXÓGENAS (NARX)

Resumo

A energia eólica é uma das mais populares fontes alternativas de energia, pois é considerada inesgotável e não emite gases poluentes na atmosfera. No Brasil, a energia eólica tem um papel de destaque, sendo responsável por quase 10% da oferta de energia elétrica do país. Desta forma, obter de forma antecipada dados relativos à velocidade do vento em um parque eólico se traduz em um melhor planejamento da energia gerada e, portanto, um melhor gerenciamento da rede elétrica. Assim, o presente trabalho propõe um modelo de previsão de velocidade do vento em um parque elétrico real empregando uma Rede Neural Artificial Recorrente Autorregressiva Não-Linear com Entradas Exógenas (NARX). Os dados utilizados foram obtidos a partir de um Sistema de Supervisão e Aquisição de Dados (SCADA). As variáveis medidas pelo sistema são quatro: i) a potência gerada pela turbina; ii) a velocidade do vento na altura do cubo da turbina; iii) os valores teóricos de potência que a turbina gera com a velocidade do vento que é fornecida pelo fabricante da turbina; e iv) a direção do vento na altura do cubo da turbina. Todas as medições possuem um intervalo de 10 minutos umas das outras e foram coletadas em um intervalo de tempo de um ano. As simulações realizadas da rede NARX resultaram em uma performance satisfatória, que indica o potencial deste algoritmo no emprego da previsão de séries temporais relativos à velocidade do vento em parques eólicos.