WIND ENERGY POTENTIAL IN NORTHEASTERN BRAZIL: A MIXTURE MODEL APPROACH
Abstract
This article aims to present an assessment of the wind energy generation potential in four stations in Northeast Brazil through the adjustment of statistical models based on distribution mixtures. Wind speed series from four meteorological stations, representing each state in the region, were analyzed. The methodology consisted of applying an algorithm capable of testing various distribution combinations and selecting the best models based on information criteria (AIC, BIC, and HQ), error metrics (MAE, MSE, RMSE, and MAPE), and statistical goodness-of-fit tests (Anderson-Darling and von Mises), integrated using the proposed J-index. The results indicate that, in locations with bimodal behavior, the mixture models show a better fit when compared to univariate models, allowing for more precise estimates of wind potential. The highest potential values were observed at the Calcanhar (Rio Grande do Norte) and Areia (Paraíba) stations. It is concluded that the proposed approach is efficient for modeling wind variability and constitutes a useful tool to support the planning of wind energy generation.
Author Biographies
Graduado em Estatística pela UEPB, Pesquisador no Laboratório de pesquisa em fluidos de perfuração – Peflab/UFCG, Campina Grande-PB, Brasil.
Mestre em Estatística pela UFPE, Doutoranda em programa de Biometria e Estatística Aplicada pela UFRPE, Recife-PE, Brasil.
Doutor em Biometria e Estatística Aplicada pela UFRPE, professor na Universidade Estatual da Paraíba, Campina Grande-PB, Brasil.
Doutor em Biometria e Estatística Aplicada pela UFRPE, professor no Departamento de Estatística e Informática (DEINFO-UFRPE). Recife-PE, Brasil.
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