Uso de modelos de aprendizaje automático para la predicción de energía eólica y su uso potencial en el mercado de corto plazo en colombia

El desarrollo de tecnologías para producir electricidad con base en el aprovechamiento de recursos naturales como el viento y sol, considerados limpios, ilimitados y renovables, ha transformado la generación de energía eléctrica. Sin embargo, estas tecnologías enfrentan el desafío de integrar fuentes renovables en los sistemas eléctricos de potencia, caracterizados por su confiabilidad y seguridad en el suministro eléctrico. Este reto se debe principalmente a la intermitencia de estas fuentes renovables, en contraste con fuentes convencionales como la generación térmica, nuclear y las grandes centrales hidroeléctricas. La continuidad en los sistemas eléctricos de potencia es crucial para mantener la confiabilidad del sistema eléctrico en cualquier país. Dado que la energía eólica, presenta variaciones en su intensidad a lo largo del día, mes y año, resulta esencial implementar metodologías predictivas. Estas metodologías, basadas en la recopilación y análisis de datos, son fundamentales para prever la generación de energía eólica, contribuyendo así a la estabilidad, confiabilidad y seguridad de los sistemas eléctricos de potencia. Los modelos de predicción pueden basarse en datos meteorológicos o ser más avanzados al integrar el aprendizaje automático que permite procesar grandes cantidades de datos, identificar patrones no lineales y ajustar sus parámetros sin intervención manual.