Comparativo de Prognósticos da Velocidade do Vento Utilizando Modelo WRF e Rede Neural Artificial
| Autor: | Iwldson Guilherme da Silva Santos, Roberto Fernando da Fonseca Lyra, Rosiberto Salustiano da Silva Júnior |
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| Jazyk: | English<br />Portuguese |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Revista Brasileira de Meteorologia, Vol 35, Iss spe, Pp 1017-1027 (2021) |
| Druh dokumentu: | article |
| ISSN: | 1982-4351 0102-7786 |
| DOI: | 10.1590/0102-77863550103 |
| Popis: | Resumo O objetivo deste trabalho é melhorar a previsão da velocidade do vento usando o modelo atmosférico de mesoescala Weather Research and Forecasting (WRF) e Rede Neural Artificial (RNA) não linear auto regressiva com entrada externa (NARX), sem entrada externa (NAR). A acurácia dos prognósticos foi aferida com dados observados (OBS) mensurados a cada 10 min, em uma torre anemométrica de 50 m de altura, localizada em Craíbas região Agreste de Alagoas. A estatística univariada indicou que os prognósticos representaram bem a evolução temporal do vento no período estudado (abril de 2015). As velocidades médias, máximas e mínimas de OBS foram de 5,26 m.s−1, 12,29 m.s−1 e 0,01 m.s−1, nesta mesma sequência, os prognósticos variaram entre (5,18 m.s−1 a 5,41 m.s−1), (11,58 m.s−1 a 13,92 m.s−1) e (0,01 m.s−1 a 0,36 m.s−1). Na análise bivariada as métricas estatísticas utilizadas para averiguar a acurácia das previsões resultaram no seguinte: Desvio médio (-0,31 a 0,04 m.s−1); Raiz do desvio quadrático médio (1,14 a 1,27 m.s−1); Desvio percentual absoluto médio (22 a 23%); E coeficiente de correlação (0,63 a 0,72). Esses resultados, apesar de considerar um período curto de dados, indicam o potencial de aplicação da RNA e WRF na previsão da velocidade do vento. |
| Databáze: | Directory of Open Access Journals |
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