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1. Identificação
Tipo de ReferênciaArtigo em Revista Científica (Journal Article)
Sitemtc-m21b.sid.inpe.br
Código do Detentorisadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S
Identificador8JMKD3MGP3W34P/3PJDG4H
Repositóriosid.inpe.br/mtc-m21b/2017/09.06.15.43   (acesso restrito)
Última Atualização2017:09.06.15.43.39 (UTC) administrator
Repositório de Metadadossid.inpe.br/mtc-m21b/2017/09.06.15.43.39
Última Atualização dos Metadados2021:01.02.03.54.12 (UTC) administrator
DOI10.1007/s40313-017-0329-8
ISSN21953880
21953899
Chave de CitaçãoLimaGueFrePanMat:2017:MeMoSh
TítuloA meteorological–statistic model for short-term wind power forecasting
Ano2017
MêsOct.
Data de Acesso18 maio 2024
Tipo de Trabalhojournal article
Tipo SecundárioPRE PI
Número de Arquivos1
Tamanho1286 KiB
2. Contextualização
Autor1 Lima, João Marcos
2 Guetter, Alexandre K.
3 Freitas, Saulo R.
4 Panetta, Jairo
5 Mattos, João Gerd Zell de
Grupo1
2
3
4
5 DIDMD-CGCPT-INPE-MCTIC-GOV-BR
Afiliação1 Copel Geração e Transmissão S.A
2 Universidade Federal do Paraná (UFPR)
3 USRA/GESTAR at NASA/GFSC
4 Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA)
5 Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
Endereço de e-Mail do Autor1 jm.lima@copel.com
2 guetter.dhs@ufpr.br
3 saulo.r.freitas@nasa.gov
4 jairo.panetta@gmail.com
5 joao.gerd@inpe.br
RevistaJournal of Control, Automation and Electrical Systems
Volume28
Número5
Páginas679-691
Histórico (UTC)2017-09-06 15:44:24 :: simone -> administrator :: 2017
2017-11-09 13:11:42 :: administrator -> simone :: 2017
2017-12-11 17:00:51 :: simone -> administrator :: 2017
2021-01-02 03:54:12 :: administrator -> simone :: 2017
3. Conteúdo e estrutura
É a matriz ou uma cópia?é a matriz
Estágio do Conteúdoconcluido
Transferível1
Tipo do ConteúdoExternal Contribution
Tipo de Versãopublisher
Palavras-ChaveWind power forecast · Numerical weather prediction models · Kalman filtering · Power curve
ResumoThe problem of wind power forecasting is addressed in this work, considering a combination of a numerical weather prediction model (NWP) and statistical models. Brazilian developments on the Regional Atmospheric Modeling System is employed in two different areas in Brazil to simulate forecasts of 72 h ahead of the wind speed, at each 10 min. In one of the areas studied, the wind speed is converted into wind power. Different conversion methods are employed and discussed. Kalman filtering techniques are employed to reduce systematic error of the forecasts, both wind and generation. Each 72-h period of the NWP simulations had a computational time of approximately 6070 min using indicating that the proposed method can be applied in real time for power system operation. The results obtained are very encouraging for further investigation to achieve more accurate wind power researches.
ÁreaMET
Arranjourlib.net > BDMCI > Fonds > Produção anterior à 2021 > DIDMD > A meteorological–statistic model...
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Conteúdo da Pasta agreement
agreement.html 06/09/2017 12:43 1.0 KiB 
4. Condições de acesso e uso
Idiomaen
Arquivo Alvolima_meteorological.pdf
Grupo de Usuáriossimone
Grupo de Leitoresadministrator
simone
Visibilidadeshown
Permissão de Leituradeny from all and allow from 150.163
Permissão de Atualizaçãonão transferida
5. Fontes relacionadas
Vinculação8JMKD3MGP3W34P/3L9KS8B
Repositório Espelhosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.22
Unidades Imediatamente Superiores8JMKD3MGPCW/43SKC35
Lista de Itens Citandosid.inpe.br/bibdigital/2021/01.01.17.20 1
DivulgaçãoWEBSCI; COMPENDEX; SCOPUS.
Acervo Hospedeirosid.inpe.br/mtc-m21b/2013/09.26.14.25.20
6. Notas
Campos Vaziosalternatejournal archivingpolicy archivist callnumber copyholder copyright creatorhistory descriptionlevel e-mailaddress format isbn label lineage mark nextedition notes orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress project resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarykey secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarytype url
7. Controle da descrição
e-Mail (login)simone
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