Big Data

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    Open AccessMaster Thesis
    Curvas de potencia eólica: modelado y evaluación del rendimiento predictivo
    (Universidad Internacional de Andalucía, 2023) Moreno Arispón, Javier; Moreno Arispón, Javier
    Trabajo Fin de Máster en Big Data (2022-23). Tutor: Dr. D. Antonio Jesús Sánchez Fuentes. En la industria de la energía eólica, la curva de potencia es un elemento esencial que vincula la velocidad del viento a la potencia activa de los aerogeneradores. Esta relación es fundamental en diversas aplicaciones cruciales, como la selección de aerogeneradores, la estimación del factor de capacidad, el pronóstico de la energía eólica y el seguimiento del rendimiento de los parques eólicos. Para lograr una implementación efectiva de estas aplicaciones, es esencial contar con un modelo de curva de potencia preciso que se ajuste a las condiciones específicas de cada parque eólico En este proyecto, se propone el desarrollo de un algoritmo que aborde varios aspectos críticos en el procesamiento y modelado de datos relacionados con la energía eólica. Este algoritmo llevará a cabo un análisis exhaustivo de los datos, seleccionará los inputs óptimos, detectará valores atípicos, los procesará y aplicará técnicas de filtrado. A continuación, utilizará diversas técnicas de aprendizaje automático para modelar la curva de potencia. Además, categorizará las predicciones resultantes en tres niveles de rendimiento: alto, medio y bajo. Esto permitirá a los usuarios anticiparse a posibles problemas y aprovechar oportunidades de mejora en la operación de los aerogeneradores. La experimentación se ha llevado a cabo con un conjunto de datos anónimos, proporcionados de manera confidencial por un propietario de sistemas SCADA. Este conjunto de datos comprende 29 variables diferentes recopiladas a lo largo de 9 meses. Los datos corresponden a aerogeneradores del modelo AE-52 de 850 kW de potencia, fabricados por la empresa MADE. Los resultados obtenidos en este proyecto indican que el modelado de la curva de potencia desarrollado podría resultar altamente beneficioso para los usuarios cuando se implemente en entornos de producción. El algoritmo proporciona una aproximación precisa de la curva de potencia, y las predicciones alcanzan niveles de acierto superiores al 95% en la categoría de "Alto Rendimiento". Esto demuestra su utilidad en la monitorización y gestión eficiente de parques eólicos.