Comparativo de Prognósticos da Velocidade do Vento Utilizando Modelo WRF e Rede Neural Artificial

Abstract

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.

Keywords

• variável meteorológica
• modelagem numérica
• inteligência artificial