Predicción eólica basada en modelo híbrido
- Autores: Carlos Patricio González Mingueza
- Directores de la Tesis: Francisco Jesús Muñoz Gutiérrez (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Málaga ( España ) en 2014
- Idioma: español
- Materias:
- Texto completo no disponible (Saber más ...)
- Resumen
Durante los últimos diez años se han estado utilizando modelos de predicción para una gestión eólica óptima y poder predecir con exactitud las necesidades futuras de producción de energía. Aunque la energía eólica no puede ser despachada con precisión, los efectos de la aleatoriedad del viento pueden ser reducidos sustancialmente si los errores en sus predicciones se programan utilizando modelos avanzados y precisos. En otras palabras, una mejora en la eficacia de la herramienta de predicción eólica que sea capaz de conjugar adecuadamente el binomio tecnología / impacto económico, logrará una mayor penetración de este recurso en el sistema.
Esta tesis, se inicia con una valoración de modelos físicos, estadísticos y otros, sobre un horizonte de tiempo de hasta 48 h. Este horizonte de tiempo es el objetivo primordial del trabajo de investigación por no existir en la actualidad trabajos contundentes al respecto y siendo necesario para la coordinación y regulación de los mercados de energía. Posteriormente, se realiza la comparación de cinco modelos (ANN,ARMA1P, ARMA2P, WRF, DS + ANFIS) así como el de persistencia (referencia), evaluando el rendimiento en base a sus errores de predicción. Finalmente se propone un nuevo modelo híbrido (DS + ANFIS), con el que se logran obtener mejoras de hasta un 48% con respecto al de persistencia y hasta un 3% con respecto a los otros modelos.
