Previsão de Energia Eólica para o Dia Seguinte Usando Redes Neurais de Números Complexos

A previsão de energia eólica é um dos processos diários realizados pelas Usinas de Energia Eólica (WPPs). É muito importante fornecer o equilíbrio geração-consumo com um dia de antecedência para o sistema elétrico. Neste estudo, uma previsão de energia eólica para o dia seguinte é realizada em base horária para sete WPPs. Os dados usados nesta previsão são compostos pelos dados de geração de sete WPPs e as previsões meteorológicas numéricas para esses locais. Enquanto os dados de treinamento consistem em dados de 12 meses, os dados de teste consistem em dados de 6 meses. Redes Neurais de Números Complexos (CVNN), uma forma especial de rede neural artificial (ANN), são preferidas como método de previsão e comparadas com Redes Neurais de Números Reais (RVNN). Enquanto previsões de hora, velocidade do vento e direção do vento são usadas como entradas do sistema, a saída é a previsão de energia eólica. Como a CVNN trabalha com números complexos, as entradas não complexas são convertidas em valores complexos. Erro Absoluto Médio Normalizado (NMAE) e Erro Quadrático Médio Normalizado (NRMSE) são preferidos para mostrar a precisão da previsão. Enquanto a RVNN tem uma média de 12.S2% NMAE e 16.S% NRMS, a CVNN tem 11,75% NMAE e 15,77% NRMSE. É observado que o método CVNN é mais bem-sucedido com taxas de erro mais baixas do que a RVNN. Portanto, a CVNN pode ser usada como uma ferramenta eficaz para previsão de energia eólica.