Bayesian analysis of wind potential of Presidente Prudente under the Weibull distribution adjusted to wind speed
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Data
Orientador
Moala, Fernando Antonio 
Coorientador
Pós-graduação
Matemática Aplicada e Computacional - FCT
Curso de graduação
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
Tipo
Dissertação de mestrado
Direito de acesso
Acesso aberto
Resumo
Resumo (português)
A demanda por novas fontes de energia tem crescido nos últimos anos. Muitos países têm feito uso de seus recursos de energia renovável, como vento, solar e ondas, não apenas para suprir a crescente demanda por energia, mas também por razões ambientais. O principal objetivo do presente estudo é estimar a potência eólica utilizando a distribuição de Weibull de dois parâmetros, ajustada para a velocidade do vento e potencial eólico. Assumindo as priori de Jeffreys, a priori de Tibshirani, a priori de referência e a priori vaga Gamma para os parâmetros do modelo, introduzimos uma análise Bayesiana utilizando métodos MCMC (Markov Chain Monte Carlo). Para testar a abordagem, comparamos os métodos de máxima verossimilhança e Bayesianos para estimar os parâmetros da distribuição de Weibull com dados de velocidade do vento do Instituto Nacional de Meteorologia do Brasil.
Resumo (inglês)
The demand for new sources of energy has been grown in the recent years. Many countries have done use of its renewable energy resources, such as wind, solar and waves, not only to find the increasing energy demand, but also for environmental reasons. The main objective of the present study is to estimate wind power using the two-parameters Weibull distribution fitted for wind speed and adjusted to wind potential. Assuming the Jeffreys prior, Tibshirani’s prior, the reference prior, and the Gamma vague prior for the parameters of the model, we introduce a Bayesian analysis using MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methods. To test the approach, we compare both maximum likelihood and Bayesian methods to estimate the Weibull parameters for wind speed data from Brazilian National Meteorological Institute.
Descrição
Palavras-chave
Análise Bayesiana, Distribuição de Weibull, Função de máxima verossimilhança, Priori de Jeffreys, Priori de Tibshirani, priori Referência, Priori vaga Gamma, Markov Chain Monte Carlo, Velocidade do vento, Potencial eólico, Bayesian analysis, Weibull distribution, Likelihood function, Jeffreys prior, Tibshirani’s prior, Reference prior, Vague gamma prior, Markov Chain Monte Carlo, Wind speed, Wind power
Idioma
Inglês
Citação
OLIVEIRA, Letícia Silva Justino de. Bayesian analysis of wind potential of Presidente Prudente under the Weibull distribution adjusted to wind speed. Orientador: Fernando Antonio Moala. 2025. 65 f. Dissertação (Mestrado em XX) - Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Estadual Paulista, Presidente Prudente, 2025.
