Big Data Analysis application in the renewable energy market: wind power

• Autores: Hamid Bastani
• Directores de la Tesis: Juan José Casares Long (dir. tes.), José A. Souto González (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidade de Santiago de Compostela ( España ) en 2021
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: Marta García Vivanco (presid.), Rosa María Regueiro Ferreira (secret.), Ohad Zivan (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Energías Renovables y Sostenibilidad Energética por la Universidad de Santiago de Compostela
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Sistemas de control del entorno
    • Investigación operativa
      • Programación no lineal
  • Ciencias de la tierra y del espacio
    • Meteorología
      • Análisis del tiempo
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología energética
      • Generación de energía
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: MINERVA
• Resumen

  • Entre as enerxías renovables, a enerxía eólica e unha das tecnoloxías mundiais de rápido crecemento. Non obstante, esta incerteza debería minimizarse para programar e xestionar mellor os activos de xeración tradicionais para compensar a falta de electricidade nas redes electricas. A aparición de técnicas baseadas en datos ou aprendizaxe automática deu a capacidade de proporcionar predicións espaciais e temporais de alta resolución da velocidade e potencia do vento. Neste traballo desenvólvense tres modelos diferentes de ANN, abordando tres grandes problemas na predición de series de datos con esta técnica: garantía de calidade de datos e imputación de datos non válidos, asignación de hiperparámetros e selección de funcións. Os modelos desenvolvidos baséanse en técnicas de agrupación, optimización e procesamento de sinais para proporcionar predicións de velocidade e potencia do vento a curto e medio prazo (de minutos a horas).