Modelo híbrido de previsão de séries temporais para possíveis aplicações no setor de geração eólica - Leal Junior, João Bosco Verçosa; Camelo, Henrique do Nascimento; Lucio, Paulo Sérgio; Carvalho, Paulo César Marques de (Ciência e Natura, 2018)
No presente artigo um inovador modelo híbrido de previsão de séries temporais baseado na combinação de duas funções (linear e não-linear), respectivas dos modelos Holt-Winters e Redes Neurais Artificiais é apresentado. Esse modelo é aplicado em velocidade do vento no nordeste brasileiro, e foi capaz de realizar previsões de curto e longo prazo com boa acurácia. Destaca-se a eficiência do modelo proposto em fornecer perfeitos ajustes aos dados observados, sendo essa afirmativa de acordo com os baixos valores encontrados na análise estatística de erros, por exemplo, com erro percentual de aproximadamente 5,0%, e também com o valor do coeficiente de eficiência de Nash-Sutcliffe no valor de aproximadamente de 0,96. Esses resultados foram importantes nas precisões encontradas, fazendo com que pudessem acompanhar o perfil das séries temporais observadas, principalmente revelando maiores semelhanças de valores máximos e mínimos entre ambas as séries, mostrando assim, a capacidade do modelo em representar características de sazonalidade local. Métodos para previsão de velocidade do vento podem constituir em técnica útil no setor de geração eólica, por exemplo, sendo capaz de adquirir informações importantes de que maneira o potencial eólico local poderá ser aproveitado para possível geração de energia elétrica.