<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div dir="ltr"><div>Boa tarde,</div><div><br></div>Amanhã, dia 14/12 (terça-feira), às 16h, receberemos nosso ex-aluno de graduação, Victor Duca, no Papos Aleatórios.</div><div dir="ltr"><br>Victor apresentará parte de sua tese de doutorado desenvolvida no programa de pós-graduação em Estatística da UFRJ. <br><br>A transmissão será feita pelo nosso canal do YouTube (<a href="http://www.youtube.com/Estatisticauff" target="_blank">www.youtube.com/Estatisticauff</a>). Todos estão convidados! <br><br>Título: Modelagem Dinâmica Não Gaussiana para Dados de Geração de Energia Eólica<br><br>Resumo: A distribuição Weibull é comumente usada para modelar dados de velocidade do vento, principalmente devido ao seu bom ajuste a variáveis assimétricas positivas. Diversas propostas estenderam esta abordagem para acomodar características realistas de dados de vento, como comportamento não estacionário devido a mudanças nos regimes atmosféricos. O presente trabalho considera a modelagem da velocidade do vento ao longo do tempo através dos modelos dinâmicos de espaço de estado Weibull e Gama. As propriedades de ambos os modelos são apresentadas e as equações de filtragem, suavização e predição são obtidas analiticamente. Simulações eficientes de cenários são obtidas por meio da distribuição Beta Prime, que permite previsões rápidas da velocidade do vento. Os modelos são comparados quanto ao ajuste e desempenho preditivo para a análise de dois conjuntos de dados de velocidade do vento em diferentes regiões do Brasil. Os resultados indicam que o modelo dinâmico Gama é competitivo com o modelo Weibull para previsão de vento.<div><br clear="all"><div><br></div>Att,<br><div dir="ltr" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><span style="font-family:verdana,sans-serif">Coordenação do Laboratório de Estatística</span><br></div><div><font face="verdana, sans-serif">Universidade Federal Fluminense</font></div><div><font face="verdana, sans-serif"><img src="https://drive.google.com/a/id.uff.br/uc?id=1yZGd9P_4CMBl2WzFDY4BPn9v1yJL1kMb&export=download" width="200" height="138"><br></font></div></div></div></div></div>
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