Short-term wind power forecast based on cluster analysis and artificial neural networks

[EN]In this paper an architecture for an estimator of short-term wind farm power is proposed. The estimator is made up of a Linear Machine classifier and a set of k Multilayer Perceptrons, training each one for a specific subspace of the input space. The splitting of the input dataset into the k clusters is done using a k-means technique, obtaining the equivalent Linear Machine classifier from the cluster centroids...

Diseño optimizado de alimentación de servicios auxiliares de un parque eólico off-shore en aguas profundas

[ES]La energía eólica marina supone respecto a la energía eólica en tierra una mayor generación de energía, debido a condiciones menos turbulentas del viento y más constantes que permiten mayores diámetros de palas y por tanto mayor generación de energía. En este trabajo se estudia la eficiencia energética en los sistemas auxiliares de una plataforma offshore con aerogenerador para obtención de energía eólica, y se aplican medidas de ahorro y racionalización energética. El ahorro de energía hará más viable la instalación de un sistema de posicionamiento dinámico en las plataformas, en el trabajo se estudia esta posibilidad, de manera que se asegure un mejor recurso, y la posibilidad de instalación sin restricciones legislativas y de profundidades excesivas.

Estudio y análisis de las necesidades computacionales de un parque eólico

[ES] La energía eólica es una de las fuentes de energía renovable más importante hoy día con un continuo crecimiento a nivel mundial. España también ha apostado por las renovables y más concretamente por la energía eólica, materializándose con importantes instalaciones en gran parte de las comunidades autónomas entre ellas, Canarias. Con la realización de este trabajo se pretende estudiar el potencial eólico disponible en la zona donde se pretenda instalar o mantener un parque eólico, empleando para ello la ayuda de un supercomputador, el cual se encargará, por medio de un software de predicción meteorológica, que ayudarán en la decisión de dónde ubicar un parque eólico y, posteriormente, en la fase de explotación, predecir la potencia que un parque eólico inyectará en la red eléctrica con la antelación suficiente para que permita planificar las centrales de reserva de generación de energía tradicional u otras acciones que se consideren de interés. Durante el desarrollo del trabajo emplearemos el software “WRF” de predicción meteorológica. Esto generará un alto coste computacional y es por lo que proponemos realizar los cálculos empleando la ayuda de un supercomputador. Para concluir el trabajo mostraremos las características del supercomputador Atlante, situado en Las Palmas de Gran Canaria, y analizaremos el coste que le supondría a una empresa, la compra o el alquiler de un supercomputador.