Arabia Saud\u00ed (EP), 25 de agosto 2023. Cient\u00edficos saud\u00edes crearon una nueva t\u00e9cnica de aprendizaje profundo basada en la optimizaci\u00f3n distributivamente robusta (DRO) para identificar las ubicaciones m\u00e1s adecuadas para proyectos de energ\u00eda e\u00f3lica y solar a escala de servicios p\u00fablicos.<\/p>\n
Un grupo de cient\u00edficos de la Universidad Rey Fahd de Petr\u00f3leo y Minerales de Arabia Saud\u00ed ha desarrollado un nuevo m\u00e9todo para la ubicaci\u00f3n de proyectos e\u00f3licos y fotovoltaicos que, seg\u00fan afirman, proporciona un modelado \u201cm\u00e1s realista\u201d de los par\u00e1metros inciertos en comparaci\u00f3n con los enfoques estoc\u00e1sticos convencionales.<\/p>\n
El nuevo modelo utiliza caracter\u00edsticas de aprendizaje profundo para la predicci\u00f3n de la radiaci\u00f3n solar y, seg\u00fan se informa, es capaz de identificar ubicaciones con la m\u00e1xima producci\u00f3n de energ\u00eda y la m\u00ednima varianza en la producci\u00f3n de energ\u00eda. Su novedad consiste en utilizar la optimizaci\u00f3n distribucionalmente robusta (DRO) para tener en cuenta las incertidumbres en la previsi\u00f3n de la radiaci\u00f3n solar y la velocidad del viento.<\/p>\n
Por lo general, la DRO s\u00f3lo tiene en cuenta informaci\u00f3n distributiva parcial para evaluar la soluci\u00f3n \u00f3ptima y toma el peor caso sobre una familia de distribuciones de probabilidad de variables inciertas. \u201cEl modelo de optimizaci\u00f3n con restricciones de azar DRO es una soluci\u00f3n menos conservadora que el modelo robusto para representar las incertidumbres de previsi\u00f3n de los aerogeneradores y la producci\u00f3n del sistema fotovoltaico\u201d, explican los acad\u00e9micos.<\/p>\n
Adem\u00e1s, el modelo se basa en una Unidad Recurrente Cerrada (GRU), una versi\u00f3n simplificada del modelo de memoria a largo plazo (LSTM), que es un tipo de red neuronal recurrente capaz de aprender la dependencia del orden en problemas de predicci\u00f3n secuencial.<\/p>\n
La t\u00e9cnica LSTM toma las partes relevantes de un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico preentrenado y las aplica a un problema nuevo pero similar. La GRU realiza las mismas operaciones pero con menos pasos y aprende las dependencias entre pasos temporales en series temporales y datos secuenciales.<\/p>\n
Los cient\u00edficos aplicaron su nueva metodolog\u00eda a la ubicaci\u00f3n de proyectos fotovoltaicos y e\u00f3licos en Arabia Saud\u00ed y descubrieron que es un enfoque \u201cmenos conservador\u201d en la previsi\u00f3n de incertidumbres que los modelos de optimizaci\u00f3n robusta multiobjetivo.<\/p>\n
Investigaron 28 ubicaciones potenciales y tuvieron en cuenta datos meteorol\u00f3gicos hist\u00f3ricos recopilados entre 2010 y 2020. \u201cConsiste en instant\u00e1neas que se toman cada diez minutos\u201d, explicaron. \u201cCada instant\u00e1nea consta de las siguientes entradas de fecha; temperatura, humedad relativa, presi\u00f3n atmosf\u00e9rica, velocidad del viento, direcci\u00f3n del viento, precipitaciones, nevadas, profundidad de la nieve, irradiaci\u00f3n de onda corta y velocidad del viento a 100 m\u201d.<\/p>\n
Seg\u00fan los investigadores, el resultado de la prueba demostr\u00f3 que la tendencia de previsi\u00f3n del modelo DRO se aproxima m\u00e1s a los datos reales registrados, en comparaci\u00f3n con los registrados por un modelo de optimizaci\u00f3n robusta m\u00e1s antiguo y sencillo.<\/p>\n
\u201cNuestro enfoque da lugar a una modelizaci\u00f3n m\u00e1s realista de las variables inciertas que los modelos deterministas o robustos\u201d, se\u00f1ala el documento. \u201cLos resultados tambi\u00e9n demostraron que los emplazamientos candidatos con velocidades de viento bajas o los emplazamientos candidatos cercanos entre s\u00ed son muy poco recomendables de acuerdo con el mapa de velocidad media del viento y el mapa de irradiaci\u00f3n solar horizontal global de Arabia Saud\u00ed\u201d.<\/p>\n
La novedosa metodolog\u00eda se present\u00f3 en el art\u00edculo \u201cMulti-objective distributionally robust approach for optimal location of renewable energy sources\u201d (Enfoque multiobjetivo distributivamente robusto para la localizaci\u00f3n \u00f3ptima de fuentes de energ\u00eda renovables), publicado en la revista Alexandria Engineering Journal.<\/p>\n
Fuente https:\/\/www.pv-magazine-latam.com\/<\/p>\n
Fotograf\u00eda El Peri\u00f3dico de la Energ\u00eda<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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