Nicksson Ckayo Arrais de Freitas, Marcelino Pereira dos Santos Silva, Meiry Sayuri Sakamoto

Abordagem de Mineração de Dados para Previsão da Velocidade do Vento

Dois estudos de casos no Brasil usando dados espaciais

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Produktbeschreibung

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.

Produktdetails

• Verlag: Novas Edicioes Academicas
• Seitenzahl: 100
• Erscheinungstermin: 9. August 2018
• Portugiesisch
• Abmessung: 220mm x 150mm x 6mm
• Gewicht: 167g
• ISBN-13: 9786139611287
• ISBN-10: 6139611288
• Artikelnr.: 53785859

Autorenporträt

Doutorando em Ciência da Computação na Universidade Federal do Ceará (UFC). Recebeu o título de mestre em Ciência da Computação na Universidade do Estado do Rio Grande do Norte e Universidade Federal Rural do Semi-árido (UERN/UFERSA). Recebeu título de bacharel em Ciência da Computação na UERN.