Wind Equivalent Model Parameter Estimation Through Mean-Variance Mapping Optimization and Trajectory Sensitivity Method
| dc.creator | Vargas, Paul Junior Zapana | |
| dc.creator | Santos, Gustavo Henrique de Paula | |
| dc.creator | Cari, Elmer Pablo Tito | |
| dc.date.accessioned | 2023-12-04T14:19:52Z | |
| dc.date.available | 2023-12-04T14:19:52Z | |
| dc.date.submitted | 2023-11-17 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/30777 | |
| dc.language | eng | por |
| dc.relation.ispartof | 8° Congresso Brasileiro de Geração Distribuída (CBGD 2023) | por |
| dc.rights | Acesso Aberto | por |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject | Wind energy | eng |
| dc.subject | Mathematical model | eng |
| dc.subject | Parameter estimation | eng |
| dc.title | Wind Equivalent Model Parameter Estimation Through Mean-Variance Mapping Optimization and Trajectory Sensitivity Method | por |
| dc.title.alternative | Estimação dos Parâmetros de um Modelo Equivalente Eólico por meio da Otimização do Mapeamento da Variância e Média e do Método de Sensibilidade da Trajetória | por |
| dc.type | Trabalho Publicado em Evento | por |
| dc.description.resumo | Wind energy is a renewable source of vital importance and is constantly growing. In this scenario, it is imperative to carry out studies through mathematical models. However, the mathematical representation becomes excessively complex when considering the number of wind turbines present in a wind farm. This paper proposes the estimation of parameters in a wind farm equivalent model using two different approaches. The first method is responsible for performing a global search over a wide interval, thus providing an intelligent initial parameter. The values estimated by this first method are then used in the second method, which will be responsible for performing the final estimation. Simulation results show that the combination of the two methods was adequate to obtain the parameters of the wind farm equivalent model. https://doi.org/10.53316/cbgd2023.007 | por |
| dc.publisher.country | Brasil | por |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS | por |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | por |
Arquivos deste item
Este item aparece na(s) seguinte(s) coleção(s)
-
Anais do 8° Congresso Brasileiro de Geração Distribuída (CBGD 2023) [30]
Anais do 8° Congresso Brasileiro de Geração Distribuída (CBGD 2023).
O 8° Congresso Brasileiro de Geração Distribuída (CBGD) ocorreu nos dias 16 e 17 de novembro de 2023, em Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil. O CBGD é um evento anual realizado pelo Grupo FRG e promovido pela Associação Brasileira de Geração Distribuída (ABGD). Em 2023, a UFSM participou na coordenação do comitê científico.
Acordo de cooperação técnica UFSM e FRG: 23081.017513/2023-05
Coordenador científico e responsável pelo repositório: Prof. Dr. Lucas Vizzotto Bellinaso
Inserção no manancial: Alencar Fernandes Farias e Cristian Julian Ogas da Costa
Exceto quando indicado o contrário, a licença deste item é descrito como Acesso Aberto