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Ensemble de Árboles de Regresión para la Predicción de Energía Eólica y Radiación Solar

Neurocomputing, 2019

Resumen

Este estudio explora el uso de modelos de Ensemble, específicamente Random Forest Regression (RFR), Gradient Boosted Regression (GBR), y Extreme Gradient Boosting (XGB), en la predicción de la energía eólica y la radiación solar.

La investigación muestra que estos métodos de Ensemble superan a Support Vector Regression (SVR) en la predicción de energía para parques eólicos individuales. Además, GBR y XGB resultan prometedores para predecir la energía eólica a mayor escala geográfica. En cuanto a la predicción de la radiación solar, ambos métodos de Ensemble basados en gradientes mostraron mejoras en comparación con SVR.

El estudio destaca cómo los modelos de Ensemble mejoran las previsiones energéticas, promoviendo una mejor gestión de la energía y estrategias de inversión en el sector de las renovables.

¿Dónde se aplican?

Las empresas de electricidad pueden utilizarlos para mejorar la gestión de la energía y el funcionamiento de la red mediante predicciones precisas de la energía eólica y la radiación solar.

Los promotores de energías renovables pueden utilizar estos modelos para predecir la eficiencia de posibles emplazamientos para parques eólicos y solares. Los responsables políticos pueden aprovechar estos modelos para elaborar políticas informadas sobre la implantación de las energías renovables. Las instituciones de investigación pueden utilizar los métodos para seguir investigando y desarrollando en el campo de la previsión de las energías renovables.

Por último, los inversores pueden utilizar estas predicciones precisas para orientar sus estrategias de inversión en infraestructuras de energías renovables.
Wind Energy Prediction

¿Por qué es importante?

Esta investigación es relevante porque demuestra cómo los modelos ensemble pueden mejorar la precisión predictiva en la predicción global y local de la energía eólica, así como de la radiación solar. Unas predicciones energéticas precisas pueden conducir a una mejor planificación y utilización de los recursos renovables, lo que resulta esencial para una gestión eficiente de la energía.

Los resultados pueden ayudar a las empresas de servicios públicos, a los promotores de energías renovables y a los responsables políticos a tomar decisiones más informadas. Además, la capacidad de predecir la energía eólica a escalas geográficas más amplias podría suponer un importante paso adelante en la implantación más generalizada de las fuentes de energía renovables.

Unas mejores predicciones también podrían ayudar a las estrategias de inversión en el sector de las energías renovables. En última instancia, contribuye a los esfuerzos en marcha hacia la sostenibilidad energética y la lucha contra el cambio climático.

Ensemble de Árboles de Regresión para la Predicción de Energía Eólica y Radiación Solar

Neurocomputing, 2019

Regression tree ensembles for wind energy and solar radiation prediction

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