Resumen

La eficiencia de conversión de la energía solar ha mejorado gracias al avance de la tecnología fotovoltaica (FV) y a la implicación de las administraciones de todo el mundo. Sin embargo, las condiciones ambientales influyen en la producción de energía fotovoltaica, lo que provoca aleatoriedad e intermitencia. Estas características pueden ser perjudiciales para el sistema eléctrico. En conclusión, es esencial disponer de información precisa y oportuna sobre la previsión de potencia para que las redes eléctricas puedan aprovechar la energía solar. Para reducir el impacto negativo del uso de la electricidad fotovoltaica, el diseño de la estimación de potencia solar fotovoltaica (FV) a corto plazo que se ofrece en este estudio se basa en una máquina de aprendizaje extremo secuencial en línea con un mecanismo de olvido (FOS-ELM). Este enfoque puede sustituir los conocimientos existentes por nueva información de forma continua. La varianza de la incertidumbre del modelo se calcula en la primera etapa mediante un algoritmo de aprendizaje para proporcionar estimaciones previsibles de la potencia fotovoltaica. La segunda etapa consiste en crear un PI único basado en la función de costes para mejorar las limitaciones del ELM y cuantificar la incertidumbre del ruido con respecto a la varianza. Según los resultados obtenidos, este enfoque presenta las ventajas de una corta duración del entrenamiento y una mayor fiabilidad. Esta técnica puede ayudar a las estrategias de producción de listas de unidades de despacho de energía, a la vez que proporciona compensación temporal y espacial y regulación de potencia integrada, que son cruciales para la estabilidad y seguridad de los sistemas energéticos y también para su optimización continua.

• Materias:Energía solar Termodinámica Energía limpia Biofotónica Efecto fotoeléctrico
• Subjects:Solar energy Thermodynamics Clean energy Biophotonics Photoelectric effect
• Palabras claves:eficiencia de conversión de la energía solar, máquina de aprendizaje extremo secuencial en línea, estimaciones de potencia fotovoltaica predecibles, información de previsión de potencia oportuna, uso de electricidad fotovoltaica, producción de potencia fotovoltaica, regulación de potencia integrada, diseño de estimaciones de potencia, corta duración del entrenamiento, enfoque
• Keywords:solar energy conversion efficiency, online sequential extreme learning machine, predictable pv power estimations, timely power forecast information, pv electricity usage, pv power output, integrated power regulation, power estimate design, short training duration, approach