wind power forecasting
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Una introducción a gran escala de la energía eólica provoca una serie de desafíos para los operadores del mercado de electricidad y el sistema de energía que tendrán que lidiar con la variabilidad y la incertidumbre en la generación de energía eólica al tomar sus decisiones de programación y despacho.
El objetivo de este ejercicio es desarrollar modelos adaptativos para la predicción de la energía eólica 1, 2 y 3 horas por delante de un parque eólico. Tenemos a nuestra disposición los promedios por hora de las mediciones de energía eólica y los pronósticos meteorológicos (incluidos los pronósticos de 1 hora, 2 horas y 3 horas de temperatura anticipada, velocidad del viento y dirección del viento).
Primero consideraremos un modelo multivariado basado en la estimación de una curva de potencia . En segundo lugar, implementaremos un modelo ARIMA (1,1,1) directo. En tercer lugar, exploraremos teniendo en cuenta un modelo ARIMA (1,1,1)-Garch (1,1) , utilizaremos un modelo GARCH para pronosticar los residuos.
El procedimiento de análisis permanecerá consistente en los modelos Arima, Arma-Garch y Arima-Garch. Inicialmente, los modelos se ajustarán a todo el conjunto de datos que abarque el año 1999. Posteriormente, se empleará un enfoque de pronóstico de rodamiento, ajustando los modelos en los 1,5 años anteriores. Puede ser excesivo y demasiado pesado computacionalmente.
Todos los detalles están en el Wind power forecasting - report.pdf . Los métodos se implementan en R y Python
