Socio: UPVD
Autores: Shab Gbémou, Julien Eynard, Stéphane Thil, Stéphane Grieu
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Con el desarrollo de estrategias de gestión predictiva para las redes de distribución de energía, se necesita información confiable sobre la generación de energía fotovoltaica esperada, que se puede derivar de los pronósticos de irradiancia horizontal global (GHI). Este trabajo aborda el tema de la predicción multihorizonte de la irradiancia horizontal global utilizando el proceso de regresión gaussiana (GPR) e intenta responder a la siguiente pregunta: ¿deberían elegirse como datos de entrada observaciones temporales o pasadas del GHI? Primero se hace una comparación entre los modelos GPR basados en el tiempo y los modelos GPR basados en la observación, junto con una discusión sobre el mejor núcleo a elegir en cada caso; luego se realiza una comparación entre los modelos GPR de horizontes específicos y multihorizontes. Los resultados de pronóstico obtenidos también se comparan con los dados por el modelo de persistencia escalado. Se observa que, cuando se buscan modelos multi-horizonte, se favorece el uso de un kernel cuasiperiódico y el tiempo como entrada, mientras que el mejor modelo específico de horizonte usa un kernel cuadrático racional de determinación de relevancia automática y observaciones GHI pasadas como entrada. En última instancia, la elección depende de la complejidad y las limitaciones computacionales de la aplicación en cuestión.
