Comité de Expertos para combinación de fuentes de predicción. Aplicación en series temporales eólicas.

Abstract

La meteorología energética tiene como meta la evaluación y predicción de la producción energética obtenida de fuentes renovables que se realiza a través del estudio de variables meteorológicas. La correcta evaluación y predicción de esta producción eléctrica, es de máximo interés para facilitar la operación de las redes eléctricas, dado el carácter no gestionable de las energías renovables. El principal beneficio de la meteorología energética, es la reducción de la dependencia de combustibles fósiles. Tradicionalmente, las predicciones obtenidas a partir de modelos meteorológicos han sido deterministas, o puntuales, que no aportan información sobre la incertidumbre de la estimación. Actualmente, se están desarrollando modelos que dotan de información de incertidumbre a las predicciones puntuales, también llamadas predicciones probabilistas. En múltiples ocasiones, es posible disponer de la predicción, puntual o probabilista, de más de un modelo meteorológico o del mismo modelo meteorológico con distinta parametrización. El objetivo de este Trabajo de Fin de Máster es el desarrollo de un modelo para la combinación de predicciones probabilistas, utilizando técnicas de aprendizaje máquina con el fin de obtener una única predicción probabilista a partir de éstas. En este caso, la experimentación del modelo desarrollado se realiza con predicciones de viento (y no de energía producida), ya que se cuenta con datos de velocidad del viento, tanto de predicciones puntuales obtenidas con un modelo meteorológico como de medidas reales. Este Trabajo de Fin de Máster, está en relación con el Trabajo de Fin de Máster de D. Rafael Nebot Medina, titulado “Predicción con incertidumbre en meteorología energética. Aplicación en predicción eólica”, que comprende el desarrollo de un método para añadir información de incertidumbre a la predicción puntual.