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Estudo de modelos para previsão da produção da energia eólica na ilha de São Vicente, Cabo Verde

datacite.subject.fosCiências Naturais::Matemáticaspt_PT
dc.contributor.advisorSousa, Nuno
dc.contributor.advisorRamos, Maria do Rosário
dc.contributor.authorGomes, Fidel Jesus
dc.date.accessioned2019-04-12T13:34:21Z
dc.date.available2019-04-12T13:34:21Z
dc.date.issued2019-03-06
dc.date.submitted2019-04-12
dc.description.abstractA produção da energia eólica é considerada uma alternativa prioritária como fonte de energia renovável à escala global. O conhecimento das condições físicas e meteorológicas dos locais e a obtenção de previsões a diversos prazos suportam a tomada de decisão. Com base em previsões, que se requerem fiáveis, é possível analisar a viabilidade económica, prever a produção de energia eólica, e estudar cenários relativos à gestão do sistema, os quais são afetados pela variabilidade natural de vários fatores aleatórios. O objetivo do estudo é utilizar métodos de modelação e previsão sobre uma variável importante para a produção de energia eólica, nomeadamente a velocidade do vento, na ilha de São Vicente, Cabo Verde, para obter estimativas futuras dessa variável e assim auxiliar a gestão do sistema de produção. São estudados modelos estatísticos para séries temporais de utilização ampla neste domínio e são referidos alguns modelos físicos. São utilizados dados relativos ao histórico da velocidade do vento. Mediante a aplicação de ferramentas de análise adequadas a estes dados, procurou-se obter estimativas fiáveis para as 24 horas do primeiro dia do ano de 2016, com base nos três anos anteriores. O reduzido número de anos bem como a existência de dados omissos conduziu a que o melhor modelo fosse o de sazonalidade simples, diária.pt_PT
dc.description.abstractThe wind power production is a priority alternative as a renewable energy source on a global scale. Knowledge of the physical and meteorological conditions of the sites and obtaining forecasts at different time horizons supports decision making. Based on reliable predictions, it is possible to analyze economic viability, predict wind power production, and study scenarios related to system management, which are affected by the natural variability of several random factors. The objective of the study is to use methods of modeling and predicting an important variable for a wind power production at a ship speed in the island of São Vicente, Cape Verde, to obtain future estimates of the variable as well as to assist the management of the system of production. Statistical models are studied for time series of wide use in this domain and some physical models are mentioned. Wind speed history data are used. Through the application of appropriate analysis tools, we tried to obtain reliable estimates for the 24 hours of the first day of the year 2016, based on the previous three years. The reduced number of years as well as the existence of missing data led to the best model being that of simple and daily seasonality.pt_PT
dc.identifier.citationGomes, Fidel Jesus - Estudo de modelos para previsão da produção da energia eólica na ilha de São Vicente, Cabo Verde [Em linha]. [S.l.]: [s.n.], 2018. 72 p.
dc.identifier.tid202218678
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10400.2/8098
dc.language.isoporpt_PT
dc.subjectEnergias renováveispt_PT
dc.subjectEnergia eólicapt_PT
dc.subjectProdução de energiapt_PT
dc.subjectModelos de Alisamento Exponencialpt_PT
dc.subjectSéries temporaispt_PT
dc.subjectModelos SARIMApt_PT
dc.subjectCabo Verdept_PT
dc.subjectIlha de S. Vicentept_PT
dc.subjectWind speedpt_PT
dc.subjectWind power generatorspt_PT
dc.subjectExponential smoothingpt_PT
dc.subjectHolt winterspt_PT
dc.subjectDouble-seasonalitypt_PT
dc.subjectSARIMA modelspt_PT
dc.titleEstudo de modelos para previsão da produção da energia eólica na ilha de São Vicente, Cabo Verdept_PT
dc.typemaster thesis
dspace.entity.typePublication
rcaap.rightsrestrictedAccesspt_PT
rcaap.typemasterThesispt_PT
thesis.degree.nameDissertação de Mestrado em Estatística, Matemática e Computação apresentada à Universidade Abertapt_PT

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