Abordagem de Mineração de Dados para Previsão da Velocidade do Vento

A energia e lica tem sido uma das fontes de energia renov vel mais utilizadas nos ltimos anos devido aos benef cios sociais, econ micos e ambientais. A previs o de energia um elemento fundamental para os sistemas el tricos, pois pode evitar preju zos, garantir a oferta segura e sustent vel de eletricidade, facilitar a regulamenta o de sistemas e licos e aumentar a produtividade operacional nas ind strias. Devido falta de ferramentas computacionais e aos eventos complexos que influenciam as condi es de ventos, a previs o e lica um problema muito dif cil para os operadores de energia. De fato, os bancos de dados geogr ficos acumulam continuamente grandes volumes de dados espaciais, o que requer a investiga o de meios adequados para a extra o de conhecimento. A minera o de dados surgiu como uma solu o para manusear, inteligentemente e semiautomaticamente, grandes conjuntos de dados. Neste livro apresentada uma abordagem de minera o de dados para previs o da velocidade do vento, que se mostrou promissora, flex vel e eficiente, alcan ando resultados significativos em dois estudos de casos conduzidos no Brasil.