Aprendizado de máquina e a previsão de curto prazo para velocidade máxima do vento (Revista da Universidade Federal de Minas Gerais, 2024)
Eventos de grande intensidade de ventos como passagens de frentes frias, ocorrência de ciclones, ciclones bombas, dentre outros são frequentes no sul do Brasil. A região se destaca também pela produção de energia elétrica a partir dos ventos, a qual, depende de um recurso estocástico e, portanto, sempre haverá incerteza sobre a produção final. Considerando este cenário, o presente trabalho teve como objetivo analisar a performance de modelos de machine learning para a previsão da velocidade máxima do vento com antecedência de uma hora. A regressão linear se apresentou como o método com menor capacidade de previsão. A rede neural artificial e o extreme gradient boosting (XGBoost) apresentaram melhor desempenho em termos de métricas. Os resultados obtidos demonstraram capacidade de previsões promissoras. Esses, representam uma possibilidade de inovação na previsão de velocidades máximas de vento, principalmente, quando inserida em locais onde ocorrem diferentes fenômenos com ventos extremos.