Resumen

La previsión de alta precisión de la velocidad del viento, parte importante de la supervisión y el control del sistema eléctrico, es esencial para proteger la seguridad de la utilización de la energía eólica. Sin embargo, las señales de velocidad del viento son siempre intermitentes y de complejidad intrínseca, por lo que resulta difícil predecirlas con exactitud. Muchos estudios tradicionales de predicción de la velocidad del viento se han centrado en modelos únicos, lo que conduce a una escasa precisión de la predicción. En este trabajo, se propone un nuevo modelo híbrido para superar las deficiencias de los modelos individuales combinando el análisis de espectro singular, la optimización inteligente modificada y la red neuronal de Elman rodante. En este modelo, a excepción de los múltiples patrones estacionales utilizados para reducir las interferencias de los datos originales, se utiliza el modelo rodante para predecir la velocidad del viento en varios pasos. Para verificar la capacidad de previsión del modelo híbrido propuesto, en este trabajo se propusieron como caso de estudio datos de velocidad del viento de 10 y 60 minutos de la provincia de Shandong (China). En comparación con los demás modelos, el modelo híbrido propuesto pronostica la velocidad del viento con mayor precisión.

• Materias:Análisis Matemático Matemáticas Algebra Ingeniería Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis mathematics Algebra Engineering Mathematical logic
• Palabras claves:Velocidad del viento; predicción de alta precisión; supervisión del sistema eléctrico; utilización de la energía eólica; modelo híbrido; precisión de la predicción.
• Keywords:Wind speed; high-accuracy forecasting; electrical system monitoring; wind power utilization; hybrid model; prediction accuracy