Resumen

Mejorar la estimación de la producción de energía de un parque eólico permite una mayor integración de este tipo de fuente de energía en los sistemas eléctricos. El desarrollo de modelos precisos que representen la operación real de un parque eólico es una forma de lograr este objetivo. En este artículo se propone un modelo de curva de potencia de un parque eólico que se desarrolla utilizando redes neuronales artificiales, y se realiza un estudio sobre la influencia en el rendimiento del modelo cuando se añaden parámetros como las condiciones meteorológicas (velocidad y dirección del viento) de áreas distintas a la ubicación del parque eólico como señales de la capa de entrada de la red neuronal. El uso de esta información podría ser de interés, ya sea para estudiar posibles mejoras que se podrían obtener en el rendimiento del modelo original, que utiliza exclusivamente las condiciones meteorológicas del área donde se encuentra el parque eólico, o simplemente porque no se disponen de datos meteorológicos fiables para el área del parque eólico. En el estudio desarrollado se

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Estimación; Potencia de salida; Parque eólico; Modelos; Redes neuronales; Datos meteorológicos
• Keywords:Estimation; Power output; Wind farm; Models; Neural networks; Meteorological data