Este trabalho foi publicado pelo Galoá e tem um DOI depositado. Para citar este trabalho, use um dos padrões abaixo:
Caso você seja um dos co-autores e queira cadastrar esse trabalho no seu Currículo Lattes, use o seguinte código: doi > 10.17648/cbqee-2021-130586
Se você NUNCA registrou um DOI no seu Lattes, veja nosso tutorial!Neste trabalho, propõe-se um modelo baseado em XGBoost para a previsão da geração de energia elétrica em parques eólicos. O desenvolvimento e a validação do modelo proposto foram realizados através da participação de um dos autores numa competição internacional de Ciência de Dados, que é promovida pela Compagnie Nationale du Rhône, uma empresa francesa que atua no segmento de produção de energia elétrica. A partir de comparações de desempenho realizadas no final da competição com outros métodos concorrentes, foi possível verificar que o modelo proposto previu com boa precisão a dinâmica da produção de energia elétrica gerada em seis parques eólicos, de localização anônima, durante um período de aproximadamente oito meses. Além disso, o modelo proposto tem baixa complexidade. Portanto, possui uma boa relação de custo-benefício, o que favorece seu emprego em condições reais, geralmente menos desafiadoras do que aquelas enfrentadas na competição de Ciência de Dados.
Com ~200 mil publicações revisadas por pesquisadores do mundo todo, o Galoá impulsiona cientistas na descoberta de pesquisas de ponta por meio de nossa plataforma indexada.
Confira nossos produtos e como podemos ajudá-lo a dar mais alcance para sua pesquisa:
Esse proceedings é identificado por um DOI , para usar em citações ou referências bibliográficas. Atenção: este não é um DOI para o jornal e, como tal, não pode ser usado em Lattes para identificar um trabalho específico.
Verifique o link "Como citar" na página do trabalho, para ver como citar corretamente o artigo