Predicción de parámetros de energía eólica utilizando modelos de regresión

Abstract

Actualmente la empresa CITMA en Santa Clara utiliza varios tipos de fuentes de energía, con el objetivo de generar energía mecánica, eléctrica o térmica que resultan indispensables para el desarrollo laboral del local. Se utiliza la energía hidráulica, solar, biomasa, energía química (combustibles), pero solo será objeto de estudio en este trabajo la energía eólica. Este portador energético forma parte de los recursos renovables y posee parámetros que se encuentran en constante variación ya que su disponibilidad cambia constantemente según el tiempo y espacio, pues es un recurso natural. Por tal motivo se definen parámetros relacionados con estos portadores energéticos en aras de lograr almacenar de alguna manera su comportamiento en datos históricos, los cuales conformarían la base de casos sobre la cual se debe trabajar con el empleo de algún modelo de regresión eficiente para lograr predecir con efectividad la línea de actividad que tendrán los parámetros de dichos portadores en algún instante de tiempo, ya que este tipo de energía, luego de aplicarse un proceso de energización determinado sobre ella va a producir o generar electricidad( energía eléctrica), aumento o decremento de la temperatura (energía térmica), movimiento de maquinaria (energía mecánica), por lo que resulta necesario predecir el estado en el cual deben encontrarse los rasgos de este portador energético en algún momento especificado para facilitar la toma de decisiones de la empresa.

At present the enterprise CITMA in Santa Clara utilizes several types of energy sources, generating mechanical energy, electric or thermic which are indispensable for the labor development of this Enterprise. The waterpower, biomass, solar energy, chemical energy (fuels) are utilized, but only it is needed to examine the aeolian energy. This energetic bearer is a part of the renewable resources and it has parameters that are in constant variation, because his availability changes constantly according to the time and space, after all it is a natural resource. That’s why have been defined parameters relating to this type of source of energy with the goal of store somehow his behavior in historic data, which would conform the base of cases that must be worked up with the use of any efficient regression model in order to predict with efficiency the line of activity that the parameters of this source in some instant of time will has, because this kind of energy, next of being applicable a process of energizing determined on ti, it is going to produce or to generate electricity ( electric power ), increase or decrement of temperature ( thermic power ), movement of machinery ( mechanical energy ), so it proves to be necessary to predict the status of the energetic bearer’characteristics in some specified moment.