Resumen

La evaluación precisa del potencial de energía eólica requiere no solo el conocimiento detallado del recurso eólico local, sino también una curva de potencia equivalente con buen efecto para un parque eólico local. Aunque las funciones de distribución de probabilidad (pdf) de la velocidad del viento se utilizan comúnmente, su aparente buen rendimiento para la distribución no siempre se traduce en una evaluación precisa de la generación de energía. Este artículo contribuye al desarrollo de la evaluación de la energía eólica basada en la simulación de la velocidad del viento del modelo de investigación y pronóstico del clima (WRF) y dos métodos mejorados de modelado de curvas de potencia. Estos enfoques son mejoras en el modelado de curvas de potencia que originalmente se ajustan mediante la red neuronal feed-forward de una sola capa (SLFN) en este artículo; además, se adopta una técnica de verificación de calidad de datos y detección de valores atípicos y el método de modelado de curvas direccionales para mejorar efectivamente el rendimiento del

• Materias:Ecuaciones diferenciales Ecuaciones integrales Variables independientes Sistemas dinámicos Combinaciones convexas
• Subjects:Differential equations Integral equations Independent variables Dynamic systems Convex combinations
• Palabras claves:Evaluación; Potencial de energía eólica; Curva de potencia; Velocidad del viento; Métodos de modelado; Calidad de los datos
• Keywords:Assessment; Wind power potential; Power curve; Wind speed; Modeling methods; Data quality