wind power forecasting
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Uma introdução em larga escala da energia eólica causa vários desafios para o mercado de eletricidade e os operadores de sistemas de energia que terão que lidar com a variabilidade e a incerteza na geração de energia eólica ao tomar suas decisões de programação e despacho.
O objetivo deste exercício é desenvolver modelos adaptativos para a previsão da energia eólica 1, 2 e 3 horas à frente de um parque eólico. Deve à nossa disposição as médias horárias de medições de energia eólica e previsões meteorológicas (incluindo previsões de 1 hora, 2 horas e 3 horas à frente, velocidade de velocidade e direção do vento).
Primeiro consideraremos um modelo multivariado com base na estimativa de uma curva de potência . Segundo, implementaremos um modelo ARIMA (1,1,1) direto. Terceiro, exploraremos considerando um modelo ARIMA (1,1,1) -GARCH (1,1) , usaremos um modelo GARCH para prever os resíduos.
O procedimento de análise deve permanecer consistente nos modelos ARIMA, ARMA-GARCH e ARIMA-GARCH. Os modelos devem ser instalados inicialmente em todo o conjunto de dados que abrangem o ano de 1999. Posteriormente, uma abordagem de previsão rolante deve ser empregada, encaixando os modelos nos 1,5 anos anteriores. Pode ser superficial e muito pesado computacionalmente.
Todos os detalhes estão na Wind power forecasting - report.pdf . Os métodos são implementados em R e Python
