Aplicação de redes neurais recorrentes na previsão de geração eólica - José Airton Azevedo dos Santos; Jandrei Sartori Spancerski Spancerski (REVISTA CEREUS, 2021)
Resumo:O presente trabalho tem como objetivo avaliar modelos, baseados em redes neurais recorrentes, para a previsão da geração da usina eólica de Praia Formosa. A base de dados, disponibilizada pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS), apresenta uma série histórica da geração eólica, da usina de Praia Formosa no Ceará, no período entre 2011 e 2020. Modelos de previsão, baseados em Redes Neurais LSTM (Long Short-Term Memory) e GRU (Gated Recurrent Unit), foram implementados na linguagem Python. Resultados obtidos, dos dois modelos, foram comparados. Verificou-se, para um horizonte de seis meses, que o modelo GRU apresentou um melhor desempenho que o modelo LSTM.