Aprendizaje automático y pronóstico a corto plazo para la velocidad máxima del viento

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.35699/2965-6931.2023.47653

Palabras clave:

pronóstico, velocidad máxima del viento;, XGBoost, redes neuronales artificiales

Resumen

Eventos de gran intensidad de vientos, como el paso de frentes fríos, la ocurrencia de ciclones, ciclones bomba, entre otros, son frecuentes en el sur de Brasil. La región también se destaca por la producción de electricidad a partir de los vientos, que depende de un recurso estocástico y, por lo tanto, siempre habrá incertidumbre sobre la producción final. Considerando este escenario, el presente trabajo tuvo como objetivo analizar el desempeño de los modelos de aprendizaje automático para predecir la velocidad máxima del viento con una hora de anticipación. La regresión lineal fue el método con menor capacidad predictiva. La red neuronal artificial y el impulso de gradiente extremo (XGBoost) se desempeñaron mejor en términos de métricas. Los resultados obtenidos demostraron una prometedora capacidad de predicción. Estos representan una posibilidad de innovación en la predicción de las velocidades máximas del viento, especialmente cuando se insertan en lugares donde ocurren diferentes fenómenos con vientos extremos.  

Biografía del autor/a

  • Edvana da Silva da Silveira, Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)

    Mestra em Energia e Sustentabilidade pela Universidade Federal de Santa Catarina (2022). Engenheira de Energia pela Universidade Federal de Santa Catarina (2019).
    Lattes: http://lattes.cnpq.br/5399498131896696
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  • Políbio Ícaro Moro Capo, Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)

    Mestre em Energia e Sustentabilidade pela Universidade Federal de Santa Catarina (2018). Engenheiro de Energia pela Universidade Federal de Santa Catarina (2017). Graduação em Ciência da Computação pela Faculdade de Aracruz - ES (2009).
    Lattes: http://lattes.cnpq.br/1628080089414582
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  • Carla de Abreu D'Aquino, Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)

    Possui graduação em Oceanografia pela Univali (2000), mestrado em Geociências pela UFRGS (2003) e doutorado em Geociências pela UFRGS (2010). Atualmente é professora da Universidade Federal de Santa Catarina, atuando no curso de graduação em Engenharia de Energia. Professora permanente do Programa de Pós-Graduação em Energia e Sustentabilidade (UFSC).
    Lattes: http://lattes.cnpq.br/2985844036086302
    Linkedin: https://br.linkedin.com/in/carla-d-aquino-8614091b1

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Publicado

2024-05-08

Cómo citar

Aprendizaje automático y pronóstico a corto plazo para la velocidad máxima del viento. Revista da Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, v. 30, n. fluxo contínuo, 2024. DOI: 10.35699/2965-6931.2023.47653. Disponível em: https://periodicos.ufmg.br/index.php/revistadaufmg/article/view/47653. Acesso em: 22 dec. 2024.