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Revisión de la Predicción de Energía Eólica Determinista y Probabilística: Modelos, Métodos y Futuras Investigaciones

Autores: Bazionis, Ioannis K.; Georgilakis, Pavlos S.

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Revisión de la Predicción de Energía Eólica Determinista y Probabilística: Modelos, Métodos y Futuras Investigaciones


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Fuentes renovables
Energía eólica
Modelos de pronóstico
Determinista
Probabilístico
Sistemas energéticos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 24

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La necesidad de recurrir a fuentes de energía más respetuosas con el medio ambiente ha llevado a los sistemas energéticos a centrarse en fuentes de energía renovable. La energía eólica ha sido una fuente de energía verde ampliamente utilizada. Sin embargo, el comportamiento estocástico e impredecible del viento ha creado varios desafíos para la operación y estabilidad de los sistemas energéticos. Se han desarrollado y utilizado en exceso modelos de pronóstico en las últimas décadas para hacer frente a estos desafíos. Los modelos de pronóstico deterministas han sido el principal enfoque de los investigadores y todavía se están desarrollando para mejorar su precisión. Además, en los últimos años, con el fin de observar y estudiar la incertidumbre de los pronósticos, se han desarrollado modelos de pronóstico probabilísticos para ofrecer una visión más amplia de los posibles resultados de las predicciones. Los modelos de pronóstico avanzados, tanto probabilísticos como deterministas, podrían utilizarse para facilitar la operación de los sistemas energéticos y la gestión de los mercados de energía. Este artículo presenta una visión general de los modelos deterministas y probabilísticos de energía eólica de última generación, desarrollando una evaluación comparativa entre los diferentes modelos revisados, identificando sus ventajas y desventajas, clasificando y analizando las direcciones actuales y futuras de la investigación en esta área.

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