Implementación en hardware de un módulo de predicción de generación de potencia en sistemas eólicos

Abstract

En este trabajo de tesis se presenta el diseño de un módulo de predicción de generación de potencia en sistemas eólicos, basándose en redes neuronales y comparando su desempeño con el algoritmo de evolución diferencial. El objetivo final de esta tesis es predecir la potencia que genera un sistema eólico a corto plazo, e implementar el algoritmo en MATLAB y en tarjetas Texas Instrument C2000. Al comparar los algoritmos implementados en hardware se obtuvieron resultados similares, sin embargo, se observó que la red neuronal artificial obtuvo un mejor desempeño tanto en el entrenamiento como en la evaluación. En el entrenamiento, la red neuronal artificial obtuvo una correlación R de 0.9733, mientras que la evolución diferencial obtuvo 0.9640, de igual forma, en la evaluación, la RNA obtuvo una correlación R de 0.9620, y la ED una de 0.9585.