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Dia 2020-10-23 10:30:00-03:00
Hora 2020-10-23 10:30:00-03:00
Lugarhttps://salavirtual-udelar.zoom.us/j/2301522749

Un modelo para los errores de pronóstico de producción de potencia eólica basado en ecuaciones diferenciales estocásticas

Marco Scavino (Udelar)

El pronóstico confiable de la generación de energía eólica es crucial para aplicaciones como la asignación de reservas de energía, la optimización del precio de la electricidad y la programación de operaciones de las centrales eléctricas convencionales. Se propone modelar los errores de pronóstico de potencia eólica utilizando ecuaciones diferenciales estocásticas paramétricas. En este enfoque, el modelo contiene un término de seguimiento de la derivada del pronóstico respecto del tiempo, un parámetro de reversión a la media variable en el tiempo y un término de difusión dependiente del estado del sistema. La metodología desarrollada permite, dado un pronóstico, simular trayectorias futuras de producción de potencia eólica y obtener bandas de confianza empíricas con la precisión deseada. Las técnicas implementadas son independientes de la tecnología de pronóstico y permiten comparaciones entre diferentes proveedores de pronósticos. Se analiza el desempeño del modelo con datos de producción eólica y pronósticos en Uruguay entre abril y diciembre de 2019.  

La presentación se basa en el trabajo:   

Renzo Caballero, Ahmed Kebaier, Marco Scavino, Raúl Tempone (2020). A Derivative Tracking Model for Wind Power Forecast Error (https://arxiv.org/abs/2006.15907