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Tendencias recientes en el pronóstico de velocidad de viento para generación eólica

Avella Rodriguez, Fabio Andrés (2017) Tendencias recientes en el pronóstico de velocidad de viento para generación eólica. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia -Sede Medellín.

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Resumen

Este documento tiene como objetivo presentar un marco unificado para discutir, resumir y organizar los principales avances en pronóstico de velocidad de viento para generación eólica utilizando un método auditable, ordenado y reproducible. Los principales hallazgos fueron: La mayor parte de los trabajos provienen de China y Estados Unidos, las series de tiempo usadas poseen una longitud de menos de un año, comúnmente el pronóstico es realizado en un rango de 1 hora a 48 horas hacia adelante. Muchos estudios usan solamente modelos autoregresivos (Lineares y no lineares) o en muchos casos una sola variable explicatoria. Usualmente la variable pronosticada es la velocidad de viento u la potencia generada. La revisión muestra una tendencia en la que los autores están experimentando con modelos híbridos para obtener las ventajas de cada método utilizado, también, una tendencia a utilizar métodos clásicos como redes neuronales, máquinas de vectores de soporte y modelos autorregresivos, Abstract: This document aims to provide a unified frame for discussing, summarizing and organizing the main advances in wind power forecasting using an auditable, orderly and reproducible method. Our main findings are the following: most of works forecasting time series from China and United States; time series data usually cover information with a length lower than a year of data. Commonly, the forecast is done for 1 to 48 hours ahead. Many studies using only autorregresive models (linear or no linear) or, in many cases, one explanatory variable. Usually, the variables forecasted are speed and power. The review shows a tendency in which the authors are experimenting with hybrid models to obtain the advantages of each method used, also, a trend to use classical methods such as neural networks, Support Vector Machines and autoregressive models.

Tipo de documento:Tesis/trabajos de grado - Thesis (Maestría)
Colaborador / Asesor:Velásquez Henao, Juan David
Información adicional:Maestría en Ingeniería. Sistemas Energéticos. Línea de Investigación: Eficiencia, sostenibilidad energética y fuentes no convencionales de energía
Palabras clave:Potencia eólica, Modelos híbridos, Energía renovable, Energía eólica, Wind power, Forecast, Hybrid model, Renewable energy, Wind energy
Temática:6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Unidad administrativa:Sede Medellín > Facultad de Minas > Escuela de Sistemas > Ingeniería de Sistemas e Informática
Código ID:65099
Enviado por : IE Fabio Andrés Avella Rodríguez
Enviado el día :26 Julio 2018 13:51
Ultima modificación:27 Febrero 2019 18:14
Ultima modificación:27 Febrero 2019 18:14
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