[ABE-L] [Convite] Papos Aleatórios - 14/12/2021

[Patricia Lusie]

Boa tarde,

Amanhã, dia 14/12 (terça-feira), às 16h, receberemos nosso ex-aluno de
graduação, Victor Duca, no Papos Aleatórios.

Victor apresentará parte de sua tese de doutorado desenvolvida no programa
de pós-graduação em Estatística da UFRJ.

A transmissão será feita pelo nosso canal do YouTube (
www.youtube.com/Estatisticauff). Todos estão convidados!

Título: Modelagem Dinâmica Não Gaussiana para Dados de Geração de Energia
Eólica

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.


Att,
Coordenação do Laboratório de Estatística
Universidade Federal Fluminense
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