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A Novel Hybrid Model for Short-Term Forecasting in PV Power GenerationUn nuevo modelo híbrido para la previsión a corto plazo de la generación fotovoltaica

Resumen

El creciente uso de la energía solar como fuente de electricidad ha suscitado un interés cada vez mayor en la previsión de su producción energética en horizontes temporales cortos. Las previsiones a corto plazo son necesarias para la planificación operativa, la conmutación de fuentes, la programación de respaldo, el uso de reservas y la adaptación a los picos de carga. Sin embargo, la producción de un sistema fotovoltaico está influida por la irradiación, la nubosidad y otras condiciones meteorológicas. Estos factores dificultan la previsión de la producción fotovoltaica a corto plazo. En este trabajo, se ha utilizado una base de datos experimental de producción de energía solar, irradiación solar, aire y datos de temperatura del módulo. Incluye datos del Green Energy Office Building de Malasia, la central térmica de Taichung de Taipower y la Universidad Nacional de Penghu. A partir de la potencia fotovoltaica histórica y los datos meteorológicos proporcionados en el experimento, se analizan todos los factores que influyen en la energía generada por la energía fotovoltaica. Además, se desarrollaron y utilizaron cinco tipos de módulos de previsión para predecir la producción fotovoltaica con una hora de antelación. Entre ellos se incluyen los modelos ARIMA, SVM, ANN, ANFIS y la combinación mediante el algoritmo GA. Los resultados de la predicción muestran la alta precisión y eficiencia de este modelo combinado. Por lo tanto, el modelo propuesto es adecuado para garantizar el funcionamiento estable de un sistema de generación fotovoltaica.

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