PREVISÃO DA ENERGIA EÓLICA - SANTIAGO - CABO VERDE

Neste trabalho procura-se utilizar modelos de previsão de séries temporais para prever a produção da energia elétrica a partir da energia eólica em Cabo Verde, particularmente na ilha de Santiago. É um problema que tem recebido especial atenção dos pesquisadores nos últimos anos. Prever o futuro, e em especial o comportamento de séries temporais, é fundamental em análises e apoio à tomada de decisões, e continua sendo um desafio para a estatística e para computação. Foram utilizados modelos, Holt-Winters, ARIMA e redes neuronais artificiais, Função de Base Radial (RNAs-RBF) e Perceptron de múltiplas camadas (RNAs- MLP). O modelo Holt-Winters é um modelo de previsão exponencial, conhecido por lidar com elementos de tendência e sazonalidade de uma série temporal. O modelo ARIMA que possui apenas uma variável, descreve o comportamento de uma variável em termos de seus valores passados. As redes neurais têm-se mostrado grandes ferramentas na aplicação de previsões de séries temporais. Neste contexto, neste trabalho propõe-se a realização de uma análise comparativa desses modelos não-lineares para a previsão, tentando encontrar qual o modelo que melhor se adapta à série temporal. Todo o trabalho foi realizado com recurso ao programa estatístico R versão 3.0.1 (2013-05- 16)