Tendencias recientes en el pronóstico de velocidad de viento para generación eólica
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 trab...
- Autores:
-
Avella Rodriguez, Fabio Andrés
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/64221
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/64221
http://bdigital.unal.edu.co/65099/
- Palabra clave:
- 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Potencia eólica
Modelos híbridos
Energía renovable
Energía eólica
Wind power
Forecast
Hybrid model
Renewable energy
Wind energy
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- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
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Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Velásquez Henao, Juan DavidAvella Rodriguez, Fabio Andrés4c1f4db7-0578-4b6e-86ae-32b13d4019dd3002019-07-02T22:39:06Z2019-07-02T22:39:06Z2017https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/64221http://bdigital.unal.edu.co/65099/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 autorregresivosAbstract: 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.Maestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Medellín Facultad de Minas Escuela de Sistemas Ingeniería de Sistemas e InformáticaIngeniería de Sistemas e InformáticaAvella Rodriguez, Fabio Andrés (2017) Tendencias recientes en el pronóstico de velocidad de viento para generación eólica. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia -Sede Medellín.62 Ingeniería y operaciones afines / EngineeringPotencia eólicaModelos híbridosEnergía renovableEnergía eólicaWind powerForecastHybrid modelRenewable energyWind energyTendencias recientes en el pronóstico de velocidad de viento para generación eólicaTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMORIGINAL1032436656.2017.pdfTesis de Maestría en Ingeniería - Sistemas Energéticosapplication/pdf626354https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/64221/1/1032436656.2017.pdfa2a8952302d66e7a86593739204b0002MD51THUMBNAIL1032436656.2017.pdf.jpg1032436656.2017.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4356https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/64221/2/1032436656.2017.pdf.jpg36432e4acb6a0e28a1a48a9dc6d1f380MD52unal/64221oai:repositorio.unal.edu.co:unal/642212024-05-05 00:20:08.06Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |
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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 |
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