19th International Symposium of Electrical Engineering "SIE 2021"

19th International Symposium of Electrical Engineering

SIE 2021

Predicción de la velocidad del viento para la generación eólica mediante Redes Neuronales Artificiales

Abstract

This research arises from the need to predict wind speed in wind installations, whose constant intermittency negatively affects the quality of electricity delivered to the grid, as well as the performance of the installation operators, who must have the reserves that ensure the proper functioning of the system. Consequently, a tool based on Artificial Neural Networks (ANN) is offered, capable of predicting wind speed in a short-term forecast horizon, more specifically one hour in the future. The type of ANN used is Feedforward Backpropagation, used by various authors due to the precise solutions it offers in prediction and approximation problems. Using Matlab's Neural Network Toolbox, four models are formed, differing from each other due to changes in their architecture and internal parameters, in order to identify the best topology for this type of application. As a result of the research process, a tool is offered capable of predicting with great precision the speed of the wind in the short term, with values of Mean Absolute Error (MAE) and Mean Square Error (MSE) below 0.231 and 0.086 units respectively, which that compared to other publications is a very favorable result. The work may be used for educational purposes in the professional training of electrical engineers, as well as be used in any industry or service that requires predicting wind speed.

Resumen

La presente investigación surge ante la necesidad de predicción de la velocidad del viento en instalaciones eólicas, cuya constante intermitencia afecta negativamente la calidad de la electricidad que se entrega a la red, así como el desempeño de los operadores de la instalación, quienes deben contar con las reservas que aseguren un buen funcionamiento del sistema. En consecuencia, se ofrece una herramienta basada en Redes Neuronales Artificiales (RNA), capaz de predecir la velocidad del viento en un horizonte de pronóstico de corto plazo, más específicamente de una hora en el futuro. El tipo de RNA que se emplea es la Feedforward Backpropagation, utilizada por diversos autores debido a las precisas soluciones que ofrece en problemas de predicción y aproximación. Mediante el Neural Network Toolbox de Matlab se conforman cuatro modelos, diferenciándose entre sí por cambios en su arquitectura y parámetros internos, con el objetivo de identificar la mejor topología para este tipo de aplicaciones. Como resultado del proceso investigativo se ofrece una herramienta capaz de predecir con gran precisión la velocidad del viento a corto plazo, con valores de Error Medio Absoluto (MAE) y Error Medio Cuadrático (MSE) por debajo de las 0.231 y 0.086 unidades respectivamente, lo que comparado con otras publicaciones es un resultado muy favorable. El trabajo podrá ser utilizado con fines docentes en la formación profesional de ingenieros eléctricos, así como, ser utilizado en cualquier industria o servicio que requiera predecir la velocidad del viento.

About The Speaker

Daniel Pérez Rodríguez

Ing. Daniel Pérez Rodríguez

UCLV Flag of Cuba
Practical Info
Presentation
Spanish / Español
November 26, 2021 2:15 PM
15 minutes
Sala 2
Authors
Ing. Daniel Pérez Rodríguez
M.Sc. Alberto A. Limonte Ruiz
Keywords
ann
predicción
prediction
rna
velocidad del viento
wind speed
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