Archivo para marzo 20th, 2015


standard_desviation_of_errors

Esto es una técnica ampliamente utilizada para analizar la distribución de errores en el pronóstico de la potencia eólica. Hecho en Matlab. Es un estimador de la desviación estándar. Se usa en este caso para el proceso de predicción de producción de energía eólica.


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mean_absolute_error_MAE

El error absoluto medio es el promedio de la suma de todos los valores absolutos de los errores de pronóstico para un particular periodo de análisis “k”. La gráfica es producto de una data que se analiza con un k=5 horas.


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model_bias_or_systematic_error

El modelo de error sistemático o bias es el promedio de todos los errores pronosticados durante el período de estudio. En la figura se muestra en escala logarítmica, dado que se ha tomado un período largo de estudio de muchas horas (las horas de un año). El código fue implementado en Matlab. Este es uno de los varios indicadores que hay para analizar la perfomance del pronóstico.


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error_in_persistence_forecasting_method

El modelo de persistencia es un método que se basa en que dentro de un período de tiempo el fenómeno se vuelve a repetir en igual intensidad. La gráfica por ejemplo nos representa un cálculo en horas (eje horizontal) en que se ha tomado como que cada 5 horas se repite la misma potencia eólica o velocidad de viento. Queda interesante decir que esto no elimina los espacios en que no se ha tomado lecturas. Una técnica como el control droop sirve para trabajar en dicha situación, pues recoge información local y en base a eso el generador hace la producción de electricidad. La gráfica es a modo de ejemplo y hay que afinar el método para que el error sea el mínimo posible. La gráfica muestra el error que hay entre el valor predicho y el valor real que se presenta. La escala vertical para este ejemplo es en m/s. Hecho en Matlab de MathWorks Inc


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