Resumen

GOMEZRODRIGUEZ, Marco Antonio et al. Pronóstico de la generación eléctrica de sistemas fotovoltaicos. Un inicio en Cuba desde la universidad. Universidad y Sociedad [online]. 2021, vol.13, n.1, pp. 253-265.  Epub 02-Feb-2021. ISSN 2218-3620.

La generación solar fotovoltaica está asociada con una alta variabilidad debido a la intermitencia de la radiación solar y otros parámetros climáticos. Esto dificulta la planificación de la generación. Por tanto, el pronóstico preciso a corto plazo de este tipo de generadores es importante para los sistemas de potencia. Este trabajo se refiere al esfuerzo que desde la academia se desarrolla en Cuba para desarrollar este tipo de predictores en el marco del proyecto “Conectando conocimientos” y la colaboración entre la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas y la Universidad de Cienfuegos “Carlos Rafael Rodríguez”. Se describe un modelo híbrido que combina transformada wavelet con redes neuronales artificiales para pronosticar la generación de potencia fotovoltaica para el día siguiente, a partir de datos históricos del Sistema de Supervisión y Adquisición de Datos (SCADA) y de variables meteorológicas locales. Se trabajó en entorno Matlab y se desarrollaron varias redes neuronales de regresión generalizada y del tipo feedforward backpropagation variando sus parámetros para seleccionar las de mejor desempeño. El modelo se desarrolló y validó para un parque de generación fotovoltaica de 5.5 MW. La precisión se compara con el modelo persistente, revelando mejoras en el rango del 6.66% al 49.71%.

Palabras clave : Generación fotovoltaica; modelo de predicción; redes neuronales artificiales; transformada wavelet; fuentes renovables de energía.

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