Como una de las fuentes de energía renovable más prometedoras en la generación de electricidad, la energía eólica es reconocida por sus significativas contribuciones ambientales y competitividad económica. Debido a que el viento fluctúa con una gran variación, resulta bastante difícil describir las características del viento o estimar la potencia que se inyectará en la red. En particular, el pronóstico de la velocidad del viento a corto plazo, un apoyo esencial para las acciones regulatorias y la planificación de la distribución de carga a corto plazo durante la operación de parques eólicos, actualmente se considera uno de los problemas más difíciles de resolver. Este artículo contribuye al pronóstico de la velocidad del viento a corto plazo mediante el desarrollo de dos enfoques híbridos de tres etapas; ambos son combinaciones del método de suavizado de promedio ponderado de cinco-tres-Hanning (53H), el algoritmo de descomposición empírica en modos (EEMD) y redes neuronales autorregresivas no lineales (NAR). Los conj
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