Aplicação de redes neurais recorrentes na previsão de geração eólica

Resumen

Resumen:

El presente trabajo tiene como objetivo evaluar modelos, basados ​​en redes neuronales recurrentes, para pronosticar la generación de la central eólica Praia Formosa. La base de datos, puesta a disposición por el Operador Nacional del Sistema Eléctrico (ONS), presenta una serie histórica de generación eólica, de la planta Praia Formosa en Ceará, en el período comprendido entre 2011 y 2020. Modelos de pronóstico, basados ​​en LSTM Neural Networks (Long Short -Term Memory) y GRU (Gated Recurrent Unit), se implementaron en el lenguaje Python. Se compararon los resultados obtenidos de los dos modelos. Se encontró, para un horizonte de seis meses, que el modelo GRU se desempeñó mejor que el modelo LSTM.