Modelado estructural de series de velocidad de viento en la ciudad de Salta: control estadístico de un modelo previo

En este trabajo se realiza el control estadístico (testeo) de un modelado estadístico estructural previamente diseñado para una serie temporal de valores promedio diarios de la variable velocidad de viento. Esto se convalida, introduciendo un algoritmo relacionado a un modelo de regresión dinámica d...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Avila Blas, Orlando José, Franco, Judith Ada, Salvo, Nahuel
Formato: Articulo
Lenguaje:Español
Publicado: 2004
Materias:
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/81754
Aporte de:
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spelling I19-R120-10915-817542023-05-31T18:30:41Z http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/81754 issn:0329-5184 Modelado estructural de series de velocidad de viento en la ciudad de Salta: control estadístico de un modelo previo Avila Blas, Orlando José Franco, Judith Ada Salvo, Nahuel 2004 2019-09-23T14:07:43Z es Ciencias Exactas Energía eólica Geotermia Biomasa Energía no Convencional Velocidad del Viento Estadística modelado estructural pronósticos En este trabajo se realiza el control estadístico (testeo) de un modelado estadístico estructural previamente diseñado para una serie temporal de valores promedio diarios de la variable velocidad de viento. Esto se convalida, introduciendo un algoritmo relacionado a un modelo de regresión dinámica de segundo orden, enmarcado dentro de la distribución de Poisson. Este nuevo modelo permite realizar el análisis estadístico de series de tiempo no gaussianas, lo que le otorga flexibilidad al mismo realizando pronósticos con una confiabilidad muy alta (95%). In this paper a statistical control (testing) is done for a previous statistical structural model that was designed for a daily average speed wind values time series. The model validation is done by introducing an algorithm that includes a dynamic regression model of second order framed in Poisson distribution. This new model allow us to do the statistical analysis for non gaussian time series, which gives it flexibility in order to do forecasting with a high confidence level (95%). Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES) Articulo Articulo http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) application/pdf 1-6
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