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A energia eólica tem sido uma das fontes de energia renovável mais utilizadas nos últimos anos devido aos benefícios sociais, econômicos e ambientais. A previsÆo de energia é um elemento fundamental para os sistemas elétricos, pois pode evitar prejuízos, garantir a oferta segura e sustentável de eletricidade, facilitar a regulamenta‡Æo de sistemas eólicos e aumentar a produtividade operacional nas indústrias. Devido à falta de ferramentas computacionais e aos eventos complexos que influenciam as condi‡äes de ventos, a previsÆo eólica é um problema muito difícil para os operadores de energia. De fato, os bancos de dados geográficos acumulam continuamente grandes volumes de dados espaciais, o que requer a investiga‡Æo de meios adequados para a extra‡Æo de conhecimento. A minera‡Æo de dados surgiu como uma solu‡Æo para manusear, inteligentemente e semiautomaticamente, grandes conjuntos de dados. Neste livro é apresentada uma abordagem de minera‡Æo de dados para previsÆo da velocidade do vento, que se mostrou promissora, flexível e eficiente, alcan‡ando resultados significativos em dois estudos de casos conduzidos no Brasil.

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Freitas, Nicksson Ckayo Arrais de
Doutorando em Ciência da Computa‡Æo na Universidade Federal do Ceará (UFC). Recebeu o título de mestre em Ciência da Computa‡Æo na Universidade do Estado do Rio Grande do Norte e Universidade Federal Rural do Semi-árido (UERN/UFERSA). Recebeu título de bacharel em Ciência da Computa‡Æo na UERN.

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