Implementación de un modelo simple para la predicción de la generación eólica: MOSIMPRE versión 1.0

Abstract

El presente trabajo aborda el tema de la predicción de la velocidad del viento en parques eólicos país, lo cual está directamente vinculado a estimación potencia generada eólicos del país, lo cual está directamente vinculado a la estimación de la potencia generada ese parque. A partir una revisión métodos pronóstico se selecciona e implementa de ese parque. A partir de una revisión de métodos de pronóstico se selecciona e implementa método modelado y series tiempo basado sinergia mapas el método de modelado y predicción de series de tiempo basado en sinergia de mapas cognitivos difusos alto-orden agrupamiento difuso c-medias combinando patrones cognitivos difusos de alto-orden y agrupamiento difuso c-medias combinando patrones de ingeniería software. La herramienta computacional obtenida (MOSIMPRE) permite la ingeniería de software. La herramienta computacional obtenida (MOSIMPRE) permite gestionar información histórica eólicos, pronosticar gestionar la información histórica de parques eólicos, pronosticar la velocidad del viento en un periodo corto por tanto generar parque graficar información. un periodo corto y por tanto la potencia a generar por el parque y graficar información. Además, implementación garantiza extensibilidad sistema con incorporación Además, la implementación garantiza la extensibilidad el sistema con la incorporación de nuevos través Plug-Ins. nuevos métodos de pronóstico a través de Plug-Ins.

The present work deals with the topic of the prediction of the velocity of the winds in Eolic parks around the country, which is directly linked with the estimation of the generated power in the park. The time series modeling and prediction approach based in synergy of high-order fuzzy cognitive map and fuzzy C-means clustering went chosen and implemented starting from a revision of predictions methods, mixing different patrons of software engineering. The resulting computational tool (MOSIMPRE) allows getting the historic information of Eolic parks, illustrating information, forecasting the velocity of winds in a short period, and therefore, the power to generate. In addition, the implementation guarantees that the system can be extensible with the incorporation of new prediction methods across Plug-ins.