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http://hdl.handle.net/10553/5284
Título: | Estimación de la potencia eólica en una zona mediante el apoyo de estaciones meteorológicas de referencia y el empleo de técnicas estadísticas no paramétricas, funcionales y de machine learning: aplicación a las islas Canarias | Autores/as: | Velázquez Medina, Sergio Leandro | Director/a : | Carta González, José Antonio Matías Fernández, José María |
Clasificación UNESCO: | 332205 Fuentes no convencionales de energía 120914 Técnicas de predicción estadística |
Palabras clave: | Wind poner estimation Machine learning techniques Long term estimation Short term estimation |
Fecha de publicación: | 2011 | Resumen: | Para estimar la producción energética media anual de un aerogenerador durante su vida útil se requiere, debido a la variabilidad interanual de la velocidad del viento, del conocimiento de la evolución del recurso eólico a largo plazo en la zona donde se vaya a ubicar el mismo. Sin embargo, a menudo no se dispone de series de datos de velocidad y dirección del viento de varios años en el área de interés. Las campañas de medida que se llevan a cabo con el propósito de investigar el régimen de viento en una potencial área eólica suelen realizarse durante un corto periodo de tiempo (un año). En este trabajo de investigación se han desarrollado modelos para la estimación de la potencia eólica a largo plazo (10 años o más) en un sitio Candidato, utilizando técnicas no Paramétrica, funcionales y de Machine Learning. Dichos modelos se apoyarán en los datos eólicos a corto plazo (un año), medidos en el sitio Candidato y en otros emplazamientos a los que se denominará de Referencia. De estos últimos se dispondrá además de los datos eólicos medidos a largo plazo. Se ha realizado un análisis comparativo de los modelos desarrollados en la presente tesis con las técnicas existentes en la actualidad en la literaruta científica. Finalmente se han plasmado las conclusiones para los diferentes casos planteados en el desarrollo de la tesis, así como las conclusiones generales de la misma. | Descripción: | Programa de Doctorado: Tecnología Industrial | Departamento: | Departamento de Ingeniería Mecánica | Facultad: | Escuela de Ingenierías Industriales y Civiles | URI: | http://hdl.handle.net/10553/5284 | ISBN: | 978-84-694-4982-0 | Derechos: | by-nc-nd |
Colección: | Tesis doctoral |
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