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Dissertação

Development and implementation of a methodology for the optimization of wind power forecasting EVALUATED

Detalhes: Neste trabalho, uma metodologia para a otimização da previsão de energia eólica é desenvolvida e implementada. A ideia principal é combinar três modelos de previsão de energia eólica (WPF) para minimizar o erro de previsão. Os dados disponíveis incluem a potência potencial histórica e três previsões dos modelos de WPF do estudo de caso do parque eólico Pestera na Roménia, bem como parâmetros meteorológicos relevantes do mesmo local. O dois parâmetros meteorológicos mais correlacionados com os erros de WPF - velocidade do vento e temperatura - são usados na definição das classes climáticas. Várias abordagens para pesos de combinação são tomadas e posteriormente comparadas - o uso de um vs dois parâmetros meteorológicos, partição de dados aleatória vs cronológica. Uma comparação de desempenho mostra que um modelo baseado no método de combinação ponderada com o uso de dois parâmetros meteorológicos e a partição de dados aleatória supera qualquer dos modelos individuais de WPF, bem como outras abordagens combinadas. O erro absoluto médio normalizado global diminuiu em mais de um ponto percentual, o que representa 10,1% de melhoria em relação ao modelo com melhor desempenho individual e 16,3% de melhoria no caso do modelo mais fraco. Em termos monetários, os melhoramentos de WPF refletem-se numa diminuição das estimativas incorrectas nos mercados de energia do dia seguinte e, no caso do parque de Pestera, com uma capacidade instalada de 90MW, permitiram uma redução das penalizações e dos respectivos custos de oportunidade de mais de € 57.000 num período inferior a dois meses.
Keywords: previsão de produção de energia eólica, previsão combinada, correlação de parâmetros meteorológicos, erros de previsão

Discussão: junho 29, 2018, 11:0