ANALYSIS AND FORECASTING OF TIME SERIES USING MULTIPLE SEASONAL EXPONENTIAL SMOOTHING AND SIMULATION TECHNIQUES IN THE WIND ENERGY PRODUCTION

• Main Author: MATHEUS FERREIRA DE BARROS
• Other Authors: REINALDO CASTRO SOUZA
• Language: Portuguese
• Published: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO 2015
• Online Access: http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=26412@1; http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=26412@2

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO === COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR === CONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO === PROGRAMA DE SUPORTE À PÓS-GRADUAÇÃO DE INSTS. DE ENSINO === A presente dissertação se insere no contexto da energia eólica, que é a fonte de energia que mais cresce na matriz elétrica brasileira, segundo dados da Empresa de Pesquisa de Energia (EPE), com projeções para que esse crescimento se mantenha. Com isso, a principal motivação do presente trabalho é o fato de que desenvolver e aplicar métodos de previsão cada vez mais precisos para as variáveis determinantes na produção de energia eólica em um aerogerador, como a velocidade do vento, é de crucial importância para o planejamento da operação do sistema elétrico nacional. Logo, o objetivo principal do trabalho é adaptar e aplicar uma metodologia de previsão de séries temporais em um banco de dados formado por medições de velocidade de vento. A metodologia se constrói a partir da análise exploratória dos dados, onde pode se observar características importantes, como estacionariedade na média e uma estrutura sazonal complexa, que envolve um ciclo diário e uma sazonalidade mensal. Com isso, foi adaptado um modelo de amortecimento exponencial com múltiplos ciclos que incorpora simulação de Monte Carlo e decomposição da série através do método TBATS, para realizar as previsões. Como resultados e conclusões, é possível observar que modelo adaptado se mostrou adequado para tratar o problema proposto, quando comparado com os modelos de previsão estabelecidos pela literatura, resultando em um aumento na precisão das previsões realizadas. === This work is in the context of wind energy, which is the energy source that grows more in the Brazilian energy matrix, according to the Energy Research Company (EPE), with projections that this growth will continue. Thus, the main motivation of this work is the fact that developing and implementing increasingly precise forecasting methods for the key variables in the production of wind energy in a wind turbine, such as wind speed, is of crucial importance for planning of the national electric system operation. Therefore, the main objective of this work is to adapt and apply a time series forecasting methodology in a database formed by wind speed measurements. The methodology is built from the exploratory analysis of data, which can be observed important features such as stationary mean and a complex seasonal structure, which involves a daily cycle and monthly seasonality. Thus, it was adapted an exponential smoothing model that incorporates multiple cycles, Monte Carlo simulation and decomposition of the series through the TBATS method, to make forecasts. As results and conclusions, it is possible to observe that model adapted was adequate to address the proposed issue, compared with the forecast models established in the literature, resulting in an increase in the accuracy of forecasts made.