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Seminario de Probabilidad y Estadística
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Título: "Un modelo para los errores de pronóstico de producción de potencia eólica basado en ecuaciones diferenciales estocásticas"

Expositor: Marco Scavino (Udelar)

Resumen:
 
El pronóstico confiable de la generación de energía eólica es crucial para
aplicaciones como la asignación de reservas de energía, la optimización del
precio de la electricidad y la programación de operaciones de las centrales
eléctricas convencionales. Se propone modelar los errores de pronóstico de
potencia eólica utilizando ecuaciones diferenciales estocásticas paramétricas.
En este enfoque, el modelo contiene un término de seguimiento de la derivada del
pronóstico respecto del tiempo, un parámetro de reversión a la media variable en
el tiempo y un término de difusión dependiente del estado del sistema. La
metodología desarrollada permite, dado un pronóstico, simular trayectorias
futuras de producción de potencia eólica y obtener bandas de confianza empíricas
con la precisión deseada. Las técnicas implementadas son independientes de la
tecnología de pronóstico y permiten comparaciones entre diferentes proveedores
de pronósticos. Se analiza el desempeño del modelo con datos de producción
eólica y pronósticos en Uruguay entre abril y diciembre de 2019.

La presentación se basa en el trabajo:

Renzo Caballero, Ahmed Kebaier, Marco Scavino, Raúl Tempone (2020).  A
Derivative Tracking Model for Wind Power Forecast Error (
https://arxiv.org/abs/2006.15907
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Viernes 23/10 a las 10:30, https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/2301522749

Contacto: Alejandro Cholaquidis - acholaquidis en hotmail.com
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https://salavirtual-udelar.zoom.us/j/2301522749

Calendario:

http://www.cmat.edu.uy/~mordecki/  seminario  /

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