Trabajo Borja ies Cinca Alcanadre

[Borja-6113-gxU36H]

Hola me llamo Borja del ies Cinca Alcanadre, voy a hacer un trabajo de investigación sobre la predicción de la energía eólica a corto plazo y me gustaría que me orientaras sobre bibliografía en estos apartados:
     -Métodos de persistencia
     -Métodos estadísticos:  Introducción a modelos AR, ARMA, ARIMA
     -Ejemplos prácticos de aplicación de estos métodos (con datos simplificados).
     -Modelos NWP 
     -El papel de la predicción a corto plazo en la gestión de la red eléctrica.

[Sergio-1879-w95J7D]

Buenos días Borja, si quieres encontrar información para tu trabajo te recomiendo que busques en la página Google Academico (https://scholar.google.es/schhp?hl=es) ahí si buscas los apartados que has indicado te saldrán cientos de páginas relacionados con el tema, como trabajos de postgrado de gente que ha tenido que hacer un trabajo con un tema similar al nuestro,

¡Mucha suerte!

[Lea-4912-Pb223C]

Hola Borja,

Me alegra saber que estás investigando sobre la predicción de la energía eólica a corto plazo. A continuación, te proporciono una guía sobre los temas que mencionas, junto con referencias bibliográficas que pueden ser de utilidad:

1. Métodos de persistencia

El método de persistencia es una técnica sencilla que asume que las condiciones actuales del viento se mantendrán constantes en el futuro inmediato. Aunque es fácil de implementar, su precisión disminuye rápidamente con el tiempo y suele utilizarse como una línea base para comparar la eficacia de otros métodos más sofisticados.

2. Métodos estadísticos: Introducción a modelos AR, ARMA, ARIMA

Los modelos estadísticos como AR (Autoregresivos), ARMA (Autoregresivos de Media Móvil) y ARIMA (Integrados de Media Móvil Autoregresivos) son herramientas fundamentales en la predicción de series temporales, incluyendo la velocidad del viento y la generación de energía eólica. Estos modelos analizan patrones en datos históricos para realizar predicciones futuras.

[EXP-Jose]

Hola Borja,
Disculpa el retraso en mi respuesta
En relación a tu consultas sobre predicción a corto plazo te puedo indicar los siguientes documentos
En métodos basados en persistencia no hay mucho ya que son simples, predecir que los valores se mantienen constantes o lineales.
Te puedo indicar un articulo de NREL (En inglés) que compara múltiples métodos incluyendo persistencia como referencia. Lo puedes decargar en
https://www.nrel.gov/docs/fy20osti/74237.pdf
Para Métodos estadísticos:  Introducción a modelos AR, ARMA, ARIMA y ejemplos prácticos de aplicación de estos métodos (con datos simplificados) en la página web de la UAM puedes descargar el siguiente trabajo fin de grado sobre predicción de energía eólica con modelos autorregresivos con ejemplos sencillo de aplicación.
https://repositorio.uam.es/handle/10486/689127
En relación a Modelos NWP, en estas dos páginas puedes ver un análisis de los modelos de predicción NWP en especial con el modelo WRF (Weather Research Forecast) de EEUU muy utilizado en investigación y en la siguiente página se incluye un ejemplo de aplicación del modelo WRF con los datos del parque eólico experimental sotavento en Galicia
https://gredos.usal.es/bitstream/handle/10366/151722/Memoria%20TFM__(tfm_jose_miguel_pablos_marin_signed2).pdf?sequence=1
https://meteoexploration.com/blog/index.php/2022/01/09/post-2/
Finalmente  en relación al papel de la predicción a corto plazo en la gestión de la red eléctrica.
En la gestión de la red eléctrica coexisten varios modelos a corto plazo como son los de predicción del recurso renovable (Eólica y solar), los de predicción de la demanda de energía eléctrica y los de predicción de precio de la energía.
Te indico estudios de predicción a corto plazo de recurso eólico:
https://www.researchgate.net/publication/39660318_Modelos_avanzados_para_la_prediccion_a_corto_plazo_de_la_produccion_electrica_en_parques_eolicos
Predicción a corto plazo de la demanda de energía eléctrica
https://oa.upm.es/42869/1/TFG_DAVID_FERNANDEZ_JIMENEZ.pdf
y finalmente una tesis doctoral con contribuciones a la predicción a corto plazo del precio de la electricidad mediante modelos de series temporales
https://oa.upm.es/42869/1/TFG_DAVID_FERNANDEZ_JIMENEZ.pdf
Espero que esta información te sea útil.
Saludos
Ignacio