Escudo de la República de Colombia
Sistema Nacional de Biliotecas - Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia Biblioteca Digital - Repositorio Institucional UN Sistema Nacional de Bibliotecas UN

Hybrid methodology for modeling short-term wind power generation using conditional Kernel density estimation and singular spectrum analysis

Aguilar-Vargas, Soraida and Castro-Souza, Reinaldo and Pessanha, José Francisco and Cyrino-Oliveira, Fernando Luiz (2017) Hybrid methodology for modeling short-term wind power generation using conditional Kernel density estimation and singular spectrum analysis. DYNA, 84 (201). pp. 145-154. ISSN 2346-2183

Texto completo

[img]
Vista previa
PDF - Versión Publicada
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial No Derivatives.

1MB

URL oficial: https://revistas.unal.edu.co/index.php/dyna/articl...

Resumen

A fundamental part of the probabilistic forecasting of wind energy process is to take into account wind speed forecasts. To achieve accurate probabilistic forecast of wind output, it is developed a hybrid methodology using a nonparametric techniques known as SSA (Singular Spectrum Analysis) and (CKDE) Conditional Kernel Density Estimation. SSA is employed to forecast wind speed and CKDE to obtain probabilistic forecasts of wind energy, based on the fact that wind power generation has a nonlinear relation with the wind speed and both are random variables distributed according to a joint density function. A Brazilian hourly wind dataset including wind speed and wind power is used to illustrate the approach. Once the wind speed forecasts are obtained the corresponding probabilistic forecast of the wind power generation is estimated for a lead time of 24 hours ahead. The results obtained are compared with other existing methodologies., Una parte fundamental del proceso de previsión probabilística de energía eólica es tener en cuenta las previsiones de la velocidad del viento. Para obtener pronósticos probabilísticos precisos de la producción eólica ha sido desarrollada una metodología híbrida utilizando técnicas no paramétricas conocidas como SSA (Análisis Singular Espectral) y Estimación Condicional de la Densidad por Kernel (CKDE). SSA es empleada para predecir la velocidad del viento y CKDE para obtener previsiones probabilísticas de la energía eólica, dado que la generación de la energía eólica tiene una relación no lineal con la velocidad del viento y ambas son variables aleatorias distribuidas que siguen una función de densidad conjunta. Haciendo uso de una base de datos brasilera horaria que incluye la velocidad del viento y la energía eólica es ilustrada dicha metodología. Una vez que las previsiones de la velocidad del viento son obtenidas, los correspondientes pronósticos probabilísticos de la generación de energía eólica son estimados para un horizonte de 24 horas. Los resultados obtenidos son comparados con otras metodologías existentes.

Tipo de documento:Artículo - Article
Palabras clave:Wind power generation, SSA, CKDE, time series, forecasting, Generación de energía eólica, SSA, estimación condicional de la densidad por kernel, series temporales, previsión
Temática:6 Tecnología (ciencias aplicadas) / Technology > 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Unidad administrativa:Revistas electrónicas UN > Dyna
Código ID:58731
Enviado por : Dirección Nacional de Bibliotecas STECNICO
Enviado el día :31 Oct 2017 17:19
Ultima modificación:27 Noviembre 2017 22:02
Ultima modificación:27 Noviembre 2017 22:02
Exportar:Clic aquí
Estadísticas:Clic aquí
Compartir:

Solamente administradores del repositorio: página de control del ítem

Vicerrectoría de Investigación: Número uno en investigación
Indexado por:
Indexado por Scholar Google WorldCat DRIVER Registry of Open Access Repositories OpenDOAR Metabiblioteca BDCOL OAIster Red de repositorios latinoamericanos DSpace BASE Open archives La referencia Colombiae Open Access Theses and Dissertations Tesis latinoamericanas CLACSO
Este sitio web se ve mejor en Firefox