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Modelado de la velocidad del viento con un horizonte a largo plazo y un…
Modelado de la velocidad del viento con un horizonte a largo plazo y un intervalo de tiempo alto con un modelo híbrido de red neuronal de Fourier
INTRODUCCION
Las aplicaciones de energía renovable han ido creciendo en el dos últimas décadas como resultado de políticas y estrategias para mitigar el cambio climático, y actualmente está creciendo más rápido que otras fuentes de energía
En particular, la generación de la electricidad es uno de los principales emisores de gases de efecto invernadero (GEI), que representan alrededor del 25% de las emisiones mundiales
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A nivel mundial, la energía eólica (WE) sigue a la hidroeléctrica energía como la RES más extendida, lo que se explica debido a su madurez tecnológica
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La producción de electricidad de las turbinas eólicas depende en gran medida de las condiciones meteorológicas y su variabilidad natural
Previsión de la producción de electricidad de los parques eólicos (WF) basado en la previsión meteorológica es uno de los principales retos para entregar grandes cantidades de electricidad a base de viento a rejillas
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AFECTACION
falta de datos meteorológicos y estaciones climatológicas locales hacer en dificultades para pronosticar localmente el WS con un adecuado precisión
Particularmente, en Colombia, las limitaciones a predecir con precisión que el WS es una barrera principal para expandir el implementación de proyectos WE
RESULTADOS EN DISCUSION
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Resultados de la metodología pronosticada de velocidad del viento para Barranquilla a) Datos y residuales modelados híbridos de Fourier-NAR, b) Datos modelados NAR y zoom durante el período de pronóstico
Velocidad del viento para 10,27 años de horizonte temporal en Barranquilla (período: de 01:00 h del 01-01-1979 a 02:00 h del 27-02-1990)
Periodograma de velocidad del viento para Barranquilla (Colombia). a) Periodograma (1979 - 2017) b) Periodograma ampliado durante aproximadamente 1 año
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