Big Data Analysis application in the renewable energy marketwind power

  1. Bastani, Hamid
Dirigida por:
  1. Juan José Casares Long Director
  2. José A. Souto González Director

Universidad de defensa: Universidade de Santiago de Compostela

Fecha de defensa: 29 de noviembre de 2021

Tribunal:
  1. Marta García Vivanco Presidente/a
  2. Rosa María Regueiro Ferreira Secretaria
  3. Ohad Zivan Vocal
Departamento:
  1. Departamento de Ingeniería Química

Tipo: Tesis

Resumen

Entre as enerxías renovables, a enerxía eólica e unha das tecnoloxías mundiais de rápido crecemento. Non obstante, esta incerteza debería minimizarse para programar e xestionar mellor os activos de xeración tradicionais para compensar a falta de electricidade nas redes electricas. A aparición de técnicas baseadas en datos ou aprendizaxe automática deu a capacidade de proporcionar predicións espaciais e temporais de alta resolución da velocidade e potencia do vento. Neste traballo desenvólvense tres modelos diferentes de ANN, abordando tres grandes problemas na predición de series de datos con esta técnica: garantía de calidade de datos e imputación de datos non válidos, asignación de hiperparámetros e selección de funcións. Os modelos desenvolvidos baséanse en técnicas de agrupación, optimización e procesamento de sinais para proporcionar predicións de velocidade e potencia do vento a curto e medio prazo (de minutos a horas).