Big Data Analysis application in the renewable energy market: wind power
Entre as enerxías renovables, a enerxía eólica e unha das tecnoloxías mundiais de rápido crecemento. Non obstante, esta incerteza debería minimizarse para programar e xestionar mellor os activos de xeración tradicionais para compensar a falta de electricidade nas redes electricas. A aparición de téc...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Santiago de Compostela (USC) |
| Repositorio: | Minerva. Repositorio Institucional de la Universidad de Santiago de Compostela |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:minerva.usc.gal:10347/27211 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10347/27211 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Materias::Investigación::33 Ciencias tecnológicas::3322 Tecnología energética::332205 Fuentes no convencionales de energía Materias::Investigación::33 Ciencias tecnológicas::3322 Tecnología energética::332203 Generadores de energía |
| id |
ES_3da5caf2ba442a5fda2de5a64e685599 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:minerva.usc.gal:10347/27211 |
| network_acronym_str |
ES |
| network_name_str |
España |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Big Data Analysis application in the renewable energy market: wind powerBastani, HamidMaterias::Investigación::33 Ciencias tecnológicas::3322 Tecnología energética::332205 Fuentes no convencionales de energíaMaterias::Investigación::33 Ciencias tecnológicas::3322 Tecnología energética::332203 Generadores de energíaEntre as enerxías renovables, a enerxía eólica e unha das tecnoloxías mundiais de rápido crecemento. Non obstante, esta incerteza debería minimizarse para programar e xestionar mellor os activos de xeración tradicionais para compensar a falta de electricidade nas redes electricas. A aparición de técnicas baseadas en datos ou aprendizaxe automática deu a capacidade de proporcionar predicións espaciais e temporais de alta resolución da velocidade e potencia do vento. Neste traballo desenvólvense tres modelos diferentes de ANN, abordando tres grandes problemas na predición de series de datos con esta técnica: garantía de calidade de datos e imputación de datos non válidos, asignación de hiperparámetros e selección de funcións. Os modelos desenvolvidos baséanse en técnicas de agrupación, optimización e procesamento de sinais para proporcionar predicións de velocidade e potencia do vento a curto e medio prazo (de minutos a horas).Casares Long, Juan JoséSouto González, José AntonioUniversidade de Santiago de Compostela. Escola de Doutoramento Internacional (EDIUS)20212021-01-0120212021-01-01doctoral thesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06info:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10347/27211reponame:Minerva. Repositorio Institucional de la Universidad de Santiago de Compostelainstname:Universidad de Santiago de Compostela (USC)Inglésengopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:minerva.usc.gal:10347/272112026-06-15T12:47:27Z |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Big Data Analysis application in the renewable energy market: wind power |
| title |
Big Data Analysis application in the renewable energy market: wind power |
| spellingShingle |
Big Data Analysis application in the renewable energy market: wind power Bastani, Hamid Materias::Investigación::33 Ciencias tecnológicas::3322 Tecnología energética::332205 Fuentes no convencionales de energía Materias::Investigación::33 Ciencias tecnológicas::3322 Tecnología energética::332203 Generadores de energía |
| title_short |
Big Data Analysis application in the renewable energy market: wind power |
| title_full |
Big Data Analysis application in the renewable energy market: wind power |
| title_fullStr |
Big Data Analysis application in the renewable energy market: wind power |
| title_full_unstemmed |
Big Data Analysis application in the renewable energy market: wind power |
| title_sort |
Big Data Analysis application in the renewable energy market: wind power |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
Bastani, Hamid |
| author |
Bastani, Hamid |
| author_facet |
Bastani, Hamid |
| author_role |
author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
Casares Long, Juan José Souto González, José Antonio Universidade de Santiago de Compostela. Escola de Doutoramento Internacional (EDIUS) |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Materias::Investigación::33 Ciencias tecnológicas::3322 Tecnología energética::332205 Fuentes no convencionales de energía Materias::Investigación::33 Ciencias tecnológicas::3322 Tecnología energética::332203 Generadores de energía |
| topic |
Materias::Investigación::33 Ciencias tecnológicas::3322 Tecnología energética::332205 Fuentes no convencionales de energía Materias::Investigación::33 Ciencias tecnológicas::3322 Tecnología energética::332203 Generadores de energía |
| description |
Entre as enerxías renovables, a enerxía eólica e unha das tecnoloxías mundiais de rápido crecemento. Non obstante, esta incerteza debería minimizarse para programar e xestionar mellor os activos de xeración tradicionais para compensar a falta de electricidade nas redes electricas. A aparición de técnicas baseadas en datos ou aprendizaxe automática deu a capacidade de proporcionar predicións espaciais e temporais de alta resolución da velocidade e potencia do vento. Neste traballo desenvólvense tres modelos diferentes de ANN, abordando tres grandes problemas na predición de series de datos con esta técnica: garantía de calidade de datos e imputación de datos non válidos, asignación de hiperparámetros e selección de funcións. Os modelos desenvolvidos baséanse en técnicas de agrupación, optimización e procesamento de sinais para proporcionar predicións de velocidade e potencia do vento a curto e medio prazo (de minutos a horas). |
| publishDate |
2021 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2021 2021-01-01 2021 2021-01-01 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
doctoral thesis http://purl.org/coar/resource_type/c_db06 |
| dc.type.openaire.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| format |
doctoralThesis |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10347/27211 |
| url |
http://hdl.handle.net/10347/27211 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
Inglés eng |
| language_invalid_str_mv |
Inglés |
| language |
eng |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
open access http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| dc.rights.openaire.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
open access http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Minerva. Repositorio Institucional de la Universidad de Santiago de Compostela instname:Universidad de Santiago de Compostela (USC) |
| instname_str |
Universidad de Santiago de Compostela (USC) |
| reponame_str |
Minerva. Repositorio Institucional de la Universidad de Santiago de Compostela |
| collection |
Minerva. Repositorio Institucional de la Universidad de Santiago de Compostela |
| repository.name.fl_str_mv |
|
| repository.mail.fl_str_mv |
|
| _version_ |
1869406460572598272 |
| score |
15,812429 |