Pronóstico de energía eólica en Uruguay para horizontes temporales de corto plazo en base a modelo numérico de mesoescala y redes neuronales artificiales

By: Almeida, Everton deContributor(s): Gutiérrez, Alejandro | Camargo, SandroLanguage: Spanish Publisher: Quito: OLADE, 2020Description: pp. 32-43 ilus., tblsISSN: 2631 2522 (Digital)Subject(s): Recursos Energéticos Renovables | Inteligencia Artificial | Modelos de Pronóstico | Despacho Económico | Sistemas de Energía Eléctrica | UruguayDDC classification: 050 Online resources: Click here to access online In: Organización Latinoamericana de Energía (OLADE) ENERLAC. Revista de energía de Latinoamérica y el Caribe. Año 2020. No.1Summary: Uruguay tiene el 34.43% de la matriz energética de origen eólico. Dada la característica fluctuante del viento es necesario incorporar modelos de pronóstico de energía eólica, de modo de suministrar información para realizarse el despacho óptimo de energía en el sistema eléctrico. Este trabajo presenta los resultados de ocho modelos de pronóstico desarrollados, siendo cuatro en base a un híbrido de modelo numérico de mesoescala y regresión lineal (WRF-RL) y cuatro en base a modelo numérico de mesoescala y redes neuronales artificiales (WRF-RNA). Los resultados fueron evaluados para un total de 31 parques eólicos ubicados en Uruguay, y el modelo que mostró el mejor desempeño fue un modelo híbrido del tipo WRF-RNA. En un análisis del ciclo diario, considerando un pronóstico con la suma de potencia de todos los parques eólicos, los resultados muestran que los menores valores de sesgo (bias) fueron de los modelos en base a WRF-RNA, así como menores valores de error medio absoluto (entre 10% y 6.5%), comparado con el modelo WRF-RL (entre 14 % y 9 %).
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Uruguay tiene el 34.43% de la matriz energética de origen eólico. Dada la característica fluctuante del viento es necesario incorporar modelos de pronóstico de energía eólica, de modo de suministrar información para realizarse el despacho óptimo de energía en el sistema eléctrico. Este trabajo presenta los resultados de ocho modelos de pronóstico desarrollados, siendo cuatro en base a un híbrido de modelo numérico de mesoescala y regresión lineal (WRF-RL) y cuatro en base a modelo numérico de mesoescala y redes neuronales artificiales (WRF-RNA). Los resultados fueron evaluados para un total de 31 parques eólicos ubicados en Uruguay, y el modelo que mostró el mejor desempeño fue un modelo híbrido del tipo WRF-RNA. En un análisis del ciclo diario, considerando un pronóstico con la suma de potencia de todos los parques eólicos, los resultados muestran que los menores valores de sesgo (bias) fueron de los modelos en base a WRF-RNA, así como menores valores de error medio absoluto (entre 10% y 6.5%), comparado con el modelo WRF-RL (entre 14 % y 9 %).

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