Pronóstico de generación de potencia eléctrica en paneles solares con técnicas de aprendizaje automático

Abstract

RESUMEN: El siguiente documento muestra los resultados de la implementación de diferentes modelos de aprendizaje automático, clásicos y profundos, para el pronóstico de generación de potencia eléctrica en FERNC específicamente de plantas de energía solar ubicadas en la India. Los datos fueron extraídos de dos plantas y corresponden a 34 días. Para este pronóstico de generación de potencia eléctrica se tuvieron en cuenta como características datos de lecturas de sensores en la planta y como salida la generación de energía visto desde el inversor en AC y DC; además el problema fue abordado desde la perspectiva de las series de tiempo. El trabajo realizado permite predecir la cantidad de energía que será generada por un par de días, lo que conlleva a una mejor gestión de las redes y sistemas de potencia, algo que se ha convertido en un requisito indispensable con el auge de las nuevas tecnologías y los nuevos reglamentos implementados en Colombia.

ABSTRACT: The following paper shows the results of the implementation of different machine learning models, classical and deep, for forecasting electric power generation in FERNC specifically from solar power plants located in India. The data were extracted from two plants and correspond to 34 days. For this electric power generation forecast, data from sensor readings in the plant were taken into account as characteristics and as output the power generation seen from the inverter in AC and DC; besides not approaching the basic learning problem as inputs and output only, but to handle it as a time series. The work performed allows predicting the amount of energy that will be generated for a couple of days, which leads to a better management of networks and power systems, something that has become an indispensable requirement with the rise of new technologies and the new regulations implemented in Colombia.