Avaliação da distribuição estatística e elaboração de modelo de regressão múltipla linear da velocidade média do vento
DOI:
https://doi.org/10.24221/jeap.3.1.2018.1652.024-036Palavras-chave:
Weibull, teste de aderência, distribuição probabilísticaResumo
A escassez de combustíveis fósseis aliada à necessidade de reduzir a poluição levou o homem a procurar fontes alternativas de energia, como a eólica. Ademais, as mudanças climáticas podem influenciar diretamente na velocidade dos ventos, alterando seu comportamento. Dessa forma, este estudo teve como objetivo verificar a aderência das velocidades médias dos ventos da região do Curado no Recife às diferentes distribuições probabilísticas, assim como determinar um modelo de regressão múltipla linear para essa variável. Para este trabalho foram obtidos dados da velocidade média do vento e de outras treze variáveis do Instituto Nacional de Meteorologia (INMET) para a região do Curado no Recife. Posteriormente, foi aplicado o teste de Kolmogorov-Smirnov (teste K-S) às distribuições probabilísticas Normal, Log-Normal, Weibull e Gama. Após analisar a amostra pelo método K-S, verificou-se que apenas a distribuição Log-Normal não aderiu ao teste, visto que seu resultado ficou acima do valor crítico, enquanto que a distribuição Weibull teve o melhor resultado. No estudo da regressão entre as treze variáveis e a velocidade do vento média, foram realizados testes de correlação, covariância, fator de inflação de variância e coeficiente de determinação para verificar possíveis relações entre essas variáveis. Os resultados de regressão linear múltipla mostraram que as variáveis velocidade máxima média do vento, evaporação do piche, precipitação total, número de dias com precipitação e insolação total, juntas, podem ser utilizadas como variáveis preditoras da velocidade média do vento devido ao bom coeficiente de determinação encontrado.Downloads
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