Bayesian enhanced modified forecasting approach: application to wind power series
Fil: Rodríguez Rivero, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina.
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Publicado: |
2024
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I10-R141-11086-5542132024-11-09T06:23:51Z Bayesian enhanced modified forecasting approach: application to wind power series Rodríguez Rivero, Cristian Pucheta, Julián Gorrostieta, Efren Patiño, H. Daniel Laboret, Sergio Sauchelli, Víctor Ingeniería Electrónica Energía eólica Pronóstico del clima BEMA Mecatrónica Fil: Rodríguez Rivero, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina. Fil: Rodríguez Rivero, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Investigación Matemática Aplicada a control; Argentina. Fil: Pucheta, Julián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina. Fil: Pucheta, Julián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Investigación Matemática Aplicada a control; Argentina. Fil: Gorrostieta, Efren. Universidad Autónoma de Queretaro. Laboratorio de Mecatrónica; Argentina. Fil: Patiño, H. Daniel. Universidad Nacional de San Juan. Instituto de Automática; Argentina. Fil: Laboret, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina. Fil: Laboret, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Investigación Matemática Aplicada a control; Argentina. Fil: Sauchelli, Víctor. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina. Fil: Sauchelli, Víctor. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Investigación Matemática Aplicada a control; Argentina. In this paper, we propose theBayesian Enhanced modified (BEMA) predictor filter to forecast wind powerseries. Wind power forecasting is a complex, multi-dimensional, and highlynon-linear system. Artificial Neural networks are able to learn therelationship between system inputs and outputs without mathematical conversion,and perform complex non-linear mapping, data classification and prediction. Thegoal of this work it to implement the BEMA approach to design a wind powerforecasting system, with particularly interest in short-term prediction byusing the data model selected, which is used to extract information to makeprediction. The conducted results show that this method can be used to improvethe predictability of short-term wind time series with a suitable number ofneural nets parameters using a heuristic method based on Kullback-Leiblerdivergence compared to that of reported in the literature. Fil: Rodríguez Rivero, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina. Fil: Rodríguez Rivero, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Investigación Matemática Aplicada a control; Argentina. Fil: Pucheta, Julián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina. Fil: Pucheta, Julián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Investigación Matemática Aplicada a control; Argentina. Fil: Gorrostieta, Efren. Universidad Autónoma de Queretaro. Laboratorio de Mecatrónica; Argentina. Fil: Patiño, H. Daniel. Universidad Nacional de San Juan. Instituto de Automática; Argentina. Fil: Laboret, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina. Fil: Laboret, Sergio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Investigación Matemática Aplicada a control; Argentina. Fil: Sauchelli, Víctor. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Departamento de Ingeniería Electrónica; Argentina. Fil: Sauchelli, Víctor. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales. Laboratorio de Investigación Matemática Aplicada a control; Argentina. Sistemas de Automatización y Control 2024-11-08T13:05:58Z 2024-11-08T13:05:58Z 2016 conferenceObject 978-950-99994-9-7 http://hdl.handle.net/11086/554213 eng Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ Impreso |