Predicción probabilística de corto plazo en generación eólica

A través de este proyecto se describe el uso del clasificador del K n-ésimo vecino más cercano KNN y un estimador del kernel con el fin de predecir la potencia eólica del viento. El modelo es capaz de predecir valores de la potencie eólica generada a la salida de la granja con una antelación de hast...

Full description

Autores:: Sánchez Rosas, Yuber Samir

Tipo de recurso:

Fecha de publicación:: 2018

Institución:: Universidad Nacional de Colombia

Repositorio:: Universidad Nacional de Colombia

Idioma:: spa

Description
Summary:	A través de este proyecto se describe el uso del clasificador del K n-ésimo vecino más cercano KNN y un estimador del kernel con el fin de predecir la potencia eólica del viento. El modelo es capaz de predecir valores de la potencie eólica generada a la salida de la granja con una antelación de hasta 48h. Los datos usados para el estudio de caso tienen una resolución por cada hora. Estos datos fueron obtenidos de 10 granjas ubicadas en Australia, a dos distintas alturas: 10m y 100m. El modelo desarrollado es un modelo de un único paso. En la primera Fase, el KNN es usado para filtrar los datos. Una vez los datos han sido filtrados y normalizados, el modelo predice escenarios de generación a través del estimador del kernel. Finalmente, algunos indicadores de desempeño son usados para medir los resultados obtenidos respecto del valor real, tales como: EM, EMAN, EPMA y DEE.

Predicción probabilística de corto plazo en generación eólica

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