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Atmósfera

versión impresa ISSN 0187-6236

Resumen

DIAZ-ESTEBAN, Yanet et al. Using a hybrid approach for wind power forecasting in Northwestern Mexico. Atmósfera [online]. 2024, vol.38, 53258.  Epub 24-Nov-2023. ISSN 0187-6236.  https://doi.org/10.20937/atm.53258.

La energía eólica es una importante fuente de energía renovable que se ha desarrollado considerablemente en los últimos años. Con el fin de obtener pronósticos de energía eólica de alta precisión con 24 horas de anticipación para usos operativos y comerciales, se necesita una combinación de modelos físicos y estadísticos. En este artículo se propone y evalúa una metodología híbrida que emplea un modelo numérico (Weather Research and Forecasting) y un algoritmo de red neuronal (NN). La metodología se aplica a un parque eólico en el noroeste de México, una región con alto potencial eólico donde la compleja geografía agrega gran incertidumbre a los pronósticos de energía eólica. Los pronósticos de energía se evalúan usando la generación de energía real en el sitio de interés durante un año y se comparan con dos modelos de referencia: árboles de decisión (DT, por su sigla en inglés) y regresión de vectores de soporte (SVR). El método propuesto muestra un mejor desempeño respecto a los métodos de referencia, mostrando un error absoluto medio porcentual horario de 6.97%, lo que representa 6 y 13 puntos porcentuales menos de error en los pronósticos de energía eólica que con los métodos DT y SVR, respectivamente. El pronóstico de energía eólica NN no es muy preciso cuando tiene un fuerte forzamiento sinóptico, por lo que en su lugar deben emplearse enfoques novedosos como los algoritmos jerárquicos. En general, el modelo propuesto tiene la capacidad de producir pronósticos de energía eólica de alta calidad para la mayoría de las condiciones climáticas que prevalecen en esta región, y de- muestra un buen desempeño respecto a modelos similares para pronósticos de energía eólica a mediano plazo.

Palabras llave : wind power forecast; neural network; multi-layer perceptron; numerical weather prediction; wind forecast; Mexico.

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