ESTUDO DE PREVISÃO NA VELOCIDADE DO VENTO

Aplicação Prática de Inteligência Artificial na Busca e Uso de Energia Eólica

Resumo

Este artigo traz um guia rápido de fácil acesso ao usuário, usando ferramentas on-line, com foco na geração de energia eólica e na escolha de melhor região para insta­lação de aerogeradores. Destacam-se as ferramentas Topographic-map, para viabilidade de terreno na instalação de aerogeradores, e Google Colaboratory, para executar funções baseadas em inteligência artificial para compreender dados climáticos da própria região e prever valores futuros desses mesmos dados. Além disso, é possível explorar outro tipo de geração distribuída, como a solar, a partir desses mesmos dados e com algumas mu­danças do código. Para a realização da prova de conceito, nesta pesquisa foi utilizada a linguagem de programação Python no ambiente Google Colaboratory, com funções e bibliotecas do TensorFlow, que contém diversos modelos de redes neurais. Para a reali­zação da pesquisa, utilizou-se um banco de dados climáticos no período de 2015 a 2020 extraído do Instituto Nacional de Meteorologia e de registros de altitude do Atlas eólico brasileiro. O presente trabalho constatou que os melhores resultados de correlação das variáveis climáticas e das previsões são proporcionais ao incremento do banco de dados. Também foi percebida a necessidade de uma boa conexão de internet para executar previsões de médio e longo prazos, em razão do carregamento inicial do banco de dados na aplicação on-line. Testaram-se vários modelos de inteligência artificial nas previsões da velocidade do vento que foram comparados por meio de erro médio absoluto para encontrar o modelo mais adequado, como destaque aos modelos denso e convolucional (método de múltiplas saídas).