Pronóstico energético a muy corto plazo para el Parque Eólico Gibara I utilizando un modelo autorregresivo
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Resumen
Cuba está avanzando en la explotación de la energía eólica. Actualmente no se cuenta en el país con pronósticos energéticos a muy corto plazo para parques eólicos. Este trabajo pretende lograr mediante métodos estadísticos esos pronósticos para el Parque Eólico Gibara I, a partir de: obtener un Modelo Autorregresivo de Medias Móviles para pronosticar la rapidez del viento a muy corto plazo, en el nivel de 50 m de altura; evaluar la calidad de los pronósticos mediante el cálculo de diversos estadísticos y combinar el pronóstico de rapidez del viento con la curva de potencia del parque para obtener el pronóstico energético. Se utilizó la serie de tiempo de la rapidez del viento en el nivel 50 m de altura de la torre de prospección eólica Los Cocos, localizada en Gibara, Holguín. El modelo fue seleccionado a partir del uso del criterio de Akaike y se obtuvo que el modelo propuesto pronosticó bastante bien la rapidez del viento, con un error de pronóstico comparable a otros resultados obtenidos para este parque, existiendo una buena correlación entre el pronóstico y los datos reales. Finalmente se logró el pronóstico energético a muy corto plazo para el Parque Eólico. Estos resultados contribuyen a una mejor planificación de las operaciones en tiempo casi real en el parque eólico, buscando disminuir las pérdidas energéticas provocadas por la salida del Sistema Electroenergético Nacional de un parque eólico tan importante para el país como es Gibara I.
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Martínez-PérezB., & Roque-RodríguezA. (2019). Pronóstico energético a muy corto plazo para el Parque Eólico Gibara I utilizando un modelo autorregresivo. Revista Cubana De Meteorología, 25(2). Recuperado a partir de http://rcm.insmet.cu/index.php/rcm/article/view/463
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A. SAPRONOVA, C. MEISSNER & M. MANA 2015. Short time ahead wind power production forecast. Proyecto ENERGIX 2015-2016 patrocinado por el Consejo de Investigación Noruego . Disponible enhttps://windeurope.org/summit2016/conference/submit-an-abstract/pdf/246989398891.pdf.
ÁLVAREZ, R., ÁLVAREZ, L. & AENLLE, L. 2009a. Cálculo de la generación eléctrica producida por una máquina eólica en el parque de Gibara para el año 2025. Memorias del V Congreso Cubano de Meteorología. Ciudad Habana, del 30 de noviembre al 4 de diciembre del 2009. ISBN 978-959-7167-20-4.
ÁLVAREZ, R., ÁLVAREZ, L. & AENLLE, L. 2009b. Caracterización de las velocidades bajas del viento con vistas a la generación de energía eléctrica. Memorias del V Congreso Cubano de Meteorología .Ciudad Habana, del 30 de noviembre al 4 de diciembre del 2009 .ISBN 978-959-7167-20-4.
ÁLVAREZ, R., ÁLVAREZ, L. & AENLLE, L. 2009c. Metodología para el cálculo del máximo aprovechamiento del potencial eólico. Memorias del V Congreso Cubano de Meteorología. Ciudad Habana, del 30 de noviembre al 4 de diciembre del 2009. ISBN 978-959-7167-20-4.
APPICE, A., PRAVILOVIC, S., LANZA, A. & MALERBA, D. 2015. Very Short-Term Wind Speed Forecasting Using Spatio-Temporal Lazy Learning.
BOX, G. & PIERCE, D. 1970. Distribution of Residual Autocorrelations in Autoregressive Moving Average Time Series Models. Journal of American Statistical Association ., 65.
CARPINONE, A., GIORGIO, M., LANGELLA, R. & TESTA, A. 2015. Markov chain modeling for very-short-term wind power forecasting. Electric Power Systems Research ., 122, 152-158.
CARRASCO, M. 2008. Caracterización de la brisa de mar y sus efectos en el aprovechamiento de la energía eólica. Estudio de dos casos. Presentado como requisito para optar por el título de Licenciado en Meteorología.
CARRASCO, M. & ROQUE, A. 2009. Influencia de la circulación local de brisas en la generación de energía del parque eólico Gibara I. Memorias del V Congreso Cubano de Meteorología.Ciudad Habana, del 30 de noviembre al 4 de diciembre del 2009.ISBN 978-959-7167-20-4.
CASIMIRO., M. P. G. 2009. Análisis de series temporales: Modelos ARIMA, Departamento de Economía Aplicada III (Econometría y Estadística).Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, Universidad del País Vasco (UPV-EHU).
DÍAZ, F. F. C. 2011. Selección de modelos mediante criterios de información en análisis factorial. Aspectos teóricos y computacionales. Tesis Doctoral., Universidad de Granada.
FILIK., T. 2016. Improved Spatio-Temporal Linear Models for Very Short-Term Wind Speed Forecasting. Energies, 168.
GODFREY, L. G. 1978. Testing Against General Autoregressive and Moving Average Error Models When the Regressors Include Lagged Dependent Variables. Econometrica, 46.
GODFREY, L. G. 1988. Misspecification Tests in Econometrics. Cambridge: Cambridge University Press.
HINOJOSA, M. 2015. Pronóstico de viento a muy corto plazo para parques eólicos. Tesis presetada en opción al Título de Licenciado en Meterología.
JIANG, Y., SONG, Z. & KUSIAK, A. 2013. Very short -term wind speed forecasting with Bayesian structu ral break model. Renewable Energy, 50, 637-647.
LEÓN, D. 2010. Estudio de la marcha interanual del viento con vista a la prospección eólica en tres lugares diferentes de Cuba. Tesis presentada en opción al título de Licenciada en Meteorología.
LI, Q., HAMMERSCHMIDT, C., PELLEGRINO, G. & VERWER, S. 2016. Short-term Time Series Forecasting with Regression Automata. KDD ’16 August 13-17. San Francisco, California, USA.
LJUNG, L. 1999. System Identification: Theory for the User. Upper Saddle River, NJ, Prentice-Hal PTR.
MARTÍNEZ, B. 2012. Disminución de la rapidez del viento en la capa superficial atmosférica. Su influencia en el aprovechamiento eólico. Tesis en opción al Título de Licenciado en Meteorología., InSTec.
PERDIGÓN, J. & RODRÍGUEZ, G. 2011. Condiciones sinópticas más favorables para el aprovechamiento de la energía eólica en Cuba. Tesis presentada en opción al título de Licenciado en Meteorología.
PROENZA, J. V. 2004. Estudio del recurso eólico en la zona costera de la provincia Holguín. Tesis presentada en opción a Título Académico de Máster en Ciencias Meteorológicas.
RAMÍREZ, D. Autocorrelación.Disponible en http://webdelprofesor.ula.ve/economia/dramirez/MICRO/FORMATO_PDF/Materialeconometria/Autocorrelacion.pdf.
ROQUE, A., ÁLVAREZ, L., LIMIA, M., CARRASCO, M., VEGA, R., RODRÍGUEZ, Y., REYES, P., BÁEZ, R., NIEBLA, Y., ESPINOSA, A. J., VARONA, P., OSA, O., CALZADILLA, A., FERNÁNDEZ, K., SANTANA, M., CARNESOLTAS, M., SOLTURA, R., NOVO, R., ROJAS, D. & OCHOA, E. 2010. Informe Final del Proyecto “Caracterización físico-meteorológica de las capas bajas de la atmósfera a partir de la implementación de una red de torres altas de gradiente y su aplicación al estudio del viento como fuente de energía.”.
ROQUE, A., BORRAJERO, I., HERNÁNDEZ, A. & SIERRA, M. 2015a. Pronóstico energético a corto plazo para los parques eólicos de Gibara I y Los Canarreos. Informe Científico Técnico de proyecto "Elaboración de pronósticos energéticos a muy corto plazo para parques eólicos ".
ROQUE, A., SIERRA, M., BORRAJERO, I. & FERRER, A. H. 2015b. Pronóstico de viento a corto plazo en torres de referencia meteorológica para el programa eólico cubano. Informe Científico Técnico de proyecto "Elaboración de pronósticos energéticos a muy corto plazo para parques eólicos ".
ROQUE, A. & YU, W. 2014. Informe Científico Técnico del Proyecto Atlas Eólico de Cuba.
ROQUE., A. 2015. Estudio comparativo de estaciones de prospección eólica, con respecto a la torre de referencia meteorológica de El Ramón, en Holguín. .
ROSELL, D. 2015. Conferencia Magistral “Desarrollo de las Fuentes Renovables de Energía, Congreso Internacional de Energía Renovable, Ahorro y Educación Energética”Palacio de Las Convenciones, La Habana, 25-28 mayo 2015.
SCLOVE, S. L. 1987. Application of model-selection criteria to some problems in multivariate analysis. Psychometrika, 52, 3, 333-343.
SENKAL, S. & OZGONENEL, O. 2013. Performance Analysis of Artificial and Wavelet Neural Networks for Short Term Wind Speed Prediction. 2013 8th International Conference on Electrical and Electronics Engineering (ELECO), Bursa, 2013, pp. 196-198. doi: 10.1109/ELECO.2013.6713830.
SOLTURA, R., ROQUE, A., RIVERO, I., WALLO, A., BÁEZ, R., VÁZQUEZ, R., RIVERO, R., AYALA, L., RODRÍGUEZ, G., CARRASCO, H., CURBELO, A., GONZÁLEZ, A., HERRERAS, O., MARTÍN, G., DÍAZ, J. & HERNÁNDEZ, G. 2006. Informe del Mapa de Potencial Eólico de Cuba. Informe Científico - Técnico de Instituto de Meteorología.
XIAODAN, W., WENYING, L., NINGBO, W. & YANHONG, M. Short-term wind power prediction based on time series analysis model . Proceedings of the 2nd International Conference on Computer Science and Electronics Engineering (ICCSEE 2013), 2013.
ÁLVAREZ, R., ÁLVAREZ, L. & AENLLE, L. 2009a. Cálculo de la generación eléctrica producida por una máquina eólica en el parque de Gibara para el año 2025. Memorias del V Congreso Cubano de Meteorología. Ciudad Habana, del 30 de noviembre al 4 de diciembre del 2009. ISBN 978-959-7167-20-4.
ÁLVAREZ, R., ÁLVAREZ, L. & AENLLE, L. 2009b. Caracterización de las velocidades bajas del viento con vistas a la generación de energía eléctrica. Memorias del V Congreso Cubano de Meteorología .Ciudad Habana, del 30 de noviembre al 4 de diciembre del 2009 .ISBN 978-959-7167-20-4.
ÁLVAREZ, R., ÁLVAREZ, L. & AENLLE, L. 2009c. Metodología para el cálculo del máximo aprovechamiento del potencial eólico. Memorias del V Congreso Cubano de Meteorología. Ciudad Habana, del 30 de noviembre al 4 de diciembre del 2009. ISBN 978-959-7167-20-4.
APPICE, A., PRAVILOVIC, S., LANZA, A. & MALERBA, D. 2015. Very Short-Term Wind Speed Forecasting Using Spatio-Temporal Lazy Learning.
BOX, G. & PIERCE, D. 1970. Distribution of Residual Autocorrelations in Autoregressive Moving Average Time Series Models. Journal of American Statistical Association ., 65.
CARPINONE, A., GIORGIO, M., LANGELLA, R. & TESTA, A. 2015. Markov chain modeling for very-short-term wind power forecasting. Electric Power Systems Research ., 122, 152-158.
CARRASCO, M. 2008. Caracterización de la brisa de mar y sus efectos en el aprovechamiento de la energía eólica. Estudio de dos casos. Presentado como requisito para optar por el título de Licenciado en Meteorología.
CARRASCO, M. & ROQUE, A. 2009. Influencia de la circulación local de brisas en la generación de energía del parque eólico Gibara I. Memorias del V Congreso Cubano de Meteorología.Ciudad Habana, del 30 de noviembre al 4 de diciembre del 2009.ISBN 978-959-7167-20-4.
CASIMIRO., M. P. G. 2009. Análisis de series temporales: Modelos ARIMA, Departamento de Economía Aplicada III (Econometría y Estadística).Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales, Universidad del País Vasco (UPV-EHU).
DÍAZ, F. F. C. 2011. Selección de modelos mediante criterios de información en análisis factorial. Aspectos teóricos y computacionales. Tesis Doctoral., Universidad de Granada.
FILIK., T. 2016. Improved Spatio-Temporal Linear Models for Very Short-Term Wind Speed Forecasting. Energies, 168.
GODFREY, L. G. 1978. Testing Against General Autoregressive and Moving Average Error Models When the Regressors Include Lagged Dependent Variables. Econometrica, 46.
GODFREY, L. G. 1988. Misspecification Tests in Econometrics. Cambridge: Cambridge University Press.
HINOJOSA, M. 2015. Pronóstico de viento a muy corto plazo para parques eólicos. Tesis presetada en opción al Título de Licenciado en Meterología.
JIANG, Y., SONG, Z. & KUSIAK, A. 2013. Very short -term wind speed forecasting with Bayesian structu ral break model. Renewable Energy, 50, 637-647.
LEÓN, D. 2010. Estudio de la marcha interanual del viento con vista a la prospección eólica en tres lugares diferentes de Cuba. Tesis presentada en opción al título de Licenciada en Meteorología.
LI, Q., HAMMERSCHMIDT, C., PELLEGRINO, G. & VERWER, S. 2016. Short-term Time Series Forecasting with Regression Automata. KDD ’16 August 13-17. San Francisco, California, USA.
LJUNG, L. 1999. System Identification: Theory for the User. Upper Saddle River, NJ, Prentice-Hal PTR.
MARTÍNEZ, B. 2012. Disminución de la rapidez del viento en la capa superficial atmosférica. Su influencia en el aprovechamiento eólico. Tesis en opción al Título de Licenciado en Meteorología., InSTec.
PERDIGÓN, J. & RODRÍGUEZ, G. 2011. Condiciones sinópticas más favorables para el aprovechamiento de la energía eólica en Cuba. Tesis presentada en opción al título de Licenciado en Meteorología.
PROENZA, J. V. 2004. Estudio del recurso eólico en la zona costera de la provincia Holguín. Tesis presentada en opción a Título Académico de Máster en Ciencias Meteorológicas.
RAMÍREZ, D. Autocorrelación.Disponible en http://webdelprofesor.ula.ve/economia/dramirez/MICRO/FORMATO_PDF/Materialeconometria/Autocorrelacion.pdf.
ROQUE, A., ÁLVAREZ, L., LIMIA, M., CARRASCO, M., VEGA, R., RODRÍGUEZ, Y., REYES, P., BÁEZ, R., NIEBLA, Y., ESPINOSA, A. J., VARONA, P., OSA, O., CALZADILLA, A., FERNÁNDEZ, K., SANTANA, M., CARNESOLTAS, M., SOLTURA, R., NOVO, R., ROJAS, D. & OCHOA, E. 2010. Informe Final del Proyecto “Caracterización físico-meteorológica de las capas bajas de la atmósfera a partir de la implementación de una red de torres altas de gradiente y su aplicación al estudio del viento como fuente de energía.”.
ROQUE, A., BORRAJERO, I., HERNÁNDEZ, A. & SIERRA, M. 2015a. Pronóstico energético a corto plazo para los parques eólicos de Gibara I y Los Canarreos. Informe Científico Técnico de proyecto "Elaboración de pronósticos energéticos a muy corto plazo para parques eólicos ".
ROQUE, A., SIERRA, M., BORRAJERO, I. & FERRER, A. H. 2015b. Pronóstico de viento a corto plazo en torres de referencia meteorológica para el programa eólico cubano. Informe Científico Técnico de proyecto "Elaboración de pronósticos energéticos a muy corto plazo para parques eólicos ".
ROQUE, A. & YU, W. 2014. Informe Científico Técnico del Proyecto Atlas Eólico de Cuba.
ROQUE., A. 2015. Estudio comparativo de estaciones de prospección eólica, con respecto a la torre de referencia meteorológica de El Ramón, en Holguín. .
ROSELL, D. 2015. Conferencia Magistral “Desarrollo de las Fuentes Renovables de Energía, Congreso Internacional de Energía Renovable, Ahorro y Educación Energética”Palacio de Las Convenciones, La Habana, 25-28 mayo 2015.
SCLOVE, S. L. 1987. Application of model-selection criteria to some problems in multivariate analysis. Psychometrika, 52, 3, 333-343.
SENKAL, S. & OZGONENEL, O. 2013. Performance Analysis of Artificial and Wavelet Neural Networks for Short Term Wind Speed Prediction. 2013 8th International Conference on Electrical and Electronics Engineering (ELECO), Bursa, 2013, pp. 196-198. doi: 10.1109/ELECO.2013.6713830.
SOLTURA, R., ROQUE, A., RIVERO, I., WALLO, A., BÁEZ, R., VÁZQUEZ, R., RIVERO, R., AYALA, L., RODRÍGUEZ, G., CARRASCO, H., CURBELO, A., GONZÁLEZ, A., HERRERAS, O., MARTÍN, G., DÍAZ, J. & HERNÁNDEZ, G. 2006. Informe del Mapa de Potencial Eólico de Cuba. Informe Científico - Técnico de Instituto de Meteorología.
XIAODAN, W., WENYING, L., NINGBO, W. & YANHONG, M. Short-term wind power prediction based on time series analysis model . Proceedings of the 2nd International Conference on Computer Science and Electronics Engineering (ICCSEE 2013), 2013.