ANÁLISE COMPARATIVA DE MODELOS DE PREVISÃO DE GERAÇÃO DE ENERGIA EÓLICA BASEADOS EM MACHINE LEARNING

Resumo

Com a crescente expansão da capacidade instalada dos parques eólicos, tornou-se necessário investir na qualidade da previsão de geração de energia eólica para agendamento diário e em tempo real, afim de reduzir a necessidade de reserva de energia e permitir o melhor uso dos recursos. Nesse sentido, este artigo propõe desenvolver uma análise comparativa entre modelos de previsão de geração de energia de fonte eólica utilizando métodos de redes neurais MLP eNARX e métodos de séries temporais Arima e Arimax, utilizando um conjunto de dados com as informações históricas dos parques eólicos. Vericou-se que as redes MLP e NARX apresentaram melhores resultados, quando comparados os erros das previsões. A partir desses resultados, podemos concluir que as técnicas de Machine Learnig testadas nesse trabalho são promissoras para a utilização em previsão de geração de energia eólica.