Wind Speed ​​Analysis in Petrolina-PE Using Higher Order Markov Chains

Authors

  • Fábio Sandro dos Santos Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Kerolly Kedma Felix do Nascimento Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Jader da Silva Jale Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Tiago Alessandro Espínola Ferreira Universidade Federal Rural de Pernambuco https://orcid.org/0000-0002-2131-9825

Keywords:

Markov Chain, Wind Energy, Wind Speed, Petrolina-PE

Abstract

Com a crescente demanda mundial, a velocidade do vento surge como uma das principais alternativas sustentáveis para a geração de energia. Neste trabalho, utilizamos modelos de cadeia de Markov, a tempo discreto, por meio de 13 estados de velocidade do vento, até ordem 3, com o objetivo de analisar as probabilidades de transição entre estes estados de velocidade do vento e encontrar a ordem que melhor descreve a cadeia proposta. Para isso, analisamos dados horários de velocidade do vento de uma estação meteorológica situada na cidade de Petrolina-PE. Por meio do Critério de Informação de Akaike (AIC), do Critério de Informação de Akaike corrigido (AICc), do Critério de Informação Bayesiano (BIC) e do Critério de Informação de Hannan-Quinn (HQIC), verificamos que o modelo de ordem 1 é o mais apropriado para descrever este fenômeno. Desta forma, a probabilidade de transição entre dois estados quaisquer de velocidade do vento depende apenas do estado observado atual, e independe dos estados anteriores.

Author Biographies

Fábio Sandro dos Santos, Universidade Federal Rural de Pernambuco

Mestrando em Biometria e Estatística Aplicada pela UFRPE e Bacharel em Estatísitca pela UEPB.

Kerolly Kedma Felix do Nascimento, Universidade Federal Rural de Pernambuco

Doutoranda em Biometria e Estatística Aplicada na Universidade Federal Rural de Pernambuco. Possui Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada (2017), Especialização em Matemática e Física pela Faculdade de Juazeiro do Norte (2012) e Graduação em Licenciatura em Matemática pela Universidade Regional do Cariri (2011). Tem experiência nas seguintes áreas: Matemática, Física, Probabilidade e Estatística Aplicada.

Jader da Silva Jale, Universidade Federal Rural de Pernambuco

Possui Bacharelado em Estatística pela Universidade Federal do Ceará (2008), Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada pela Universidade Federal Rural de Pernambuco (2010) e Doutorado em Biometria e Estatística Aplicada pela Universidade Federal Rural de Pernambuco (2015). Atualmente faz Pós-Doutorado em Ciência da Computação na Universidade Federal Rural de Pernambuco. Tem experiência em Estatística e Ciência da Computação, atuando nas seguintes linhas de pesquisa: Desenvolvimento e Aplicações em Modelagem Computacional, Estatística Computacional, Inteligência Artificial, Processos Estocásticos, Programação Paralela, Séries Temporais, Econofísica e Modelagem Estatística.

Tiago Alessandro Espínola Ferreira, Universidade Federal Rural de Pernambuco

Possui graduação em Bacharelado em Física - Departamento de Física (1995), mestrado em Física pela Universidade Federal de Pernambuco (1998), doutorado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2006). Atualmente é professor associado da Universidade Federal Rural de Pernambuco. É um dos fundadores do Programa de Pós-graduação em Informática Aplicada da UFRPE, onde encontra-se com coordenador. Também é membro permanente do Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada da UFRPE. Tem experiência na área de Ciência da Computação e Física, com ênfase em Inteligência Artificial, computação Quântica e computação científica, atuando principalmente nos seguintes temas: previsão, sistemas híbridos, algoritmos de busca, aprendizagem de máquina, séries temporais, redes neurais artificiais e econofísca. Bolsista de Produtividade CNPq.

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Published

29-07-2019

How to Cite

Santos, F. S. dos, Nascimento, K. K. F. do, Jale, J. da S., & Ferreira, T. A. E. (2019). Wind Speed ​​Analysis in Petrolina-PE Using Higher Order Markov Chains. Sigmae, 8(2), 385–392. Retrieved from https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/990

Issue

Vol. 8 No. 2 (2019): Special issue: 64th RBRAS and 18th SEAGRO

Section

Applied Statistics

License

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