Abordagem de Mineração de Dados para Previsão da Velocidade do Vento
Dois estudos de casos no Brasil usando dados espaciais
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A energia eólica tem sido uma das fontes de energia renovável mais utilizadas nos últimos anos devido aos benefícios sociais, econômicos e ambientais. A previsão de energia é um elemento fundamental para os sistemas elétricos, pois pode evitar prejuízos, garantir a oferta segura e sustentável de eletricidade, facilitar a regulamentação de sistemas eólicos e aumentar a produtividade operacional nas indústrias. Devido à falta de ferramentas computacionais e aos eventos complexos que influenciam as condições de ventos, a previsão eólica é um problema muito difícil para os ope...
A energia eólica tem sido uma das fontes de energia renovável mais utilizadas nos últimos anos devido aos benefícios sociais, econômicos e ambientais. A previsão de energia é um elemento fundamental para os sistemas elétricos, pois pode evitar prejuízos, garantir a oferta segura e sustentável de eletricidade, facilitar a regulamentação de sistemas eólicos e aumentar a produtividade operacional nas indústrias. Devido à falta de ferramentas computacionais e aos eventos complexos que influenciam as condições de ventos, a previsão eólica é um problema muito difícil para os operadores de energia. De fato, os bancos de dados geográficos acumulam continuamente grandes volumes de dados espaciais, o que requer a investigação de meios adequados para a extração de conhecimento. A mineração de dados surgiu como uma solução para manusear, inteligentemente e semiautomaticamente, grandes conjuntos de dados. Neste livro é apresentada uma abordagem de mineração de dados para previsão da velocidade do vento, que se mostrou promissora, flexível e eficiente, alcançando resultados significativos em dois estudos de casos conduzidos no Brasil.
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