Predicción por conjuntos y estimaciones de incertidumbre en predicción de energía eólica

Por razones tanto ecológicas como económicas se está produciendo un rápido crecimiento de las energías renovables y, en particular, de la energía eólica. Los sistemas de predicción por conjuntos (SPC) basados en modelos meteorológicos numéricos pueden ser una herramienta muy útil tanto para mejorar la calidad de las predicciones de energía renovable como para proporcionar estimaciones útiles de la incertidumbre asociada a dichas predicciones. En este capítulo se considerará la aplicación a tal efecto de los SPC meteorológicos proporcionados por el European Centre for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF), tanto a nivel de la predicción local de energía eólica en un solo parque, como en el área mucho más amplia de la España peninsular mostrando que, si bien las predicciones deterministas pueden tener alguna ventaja sobre las de los ensembles en términos de resolución espacial, los SPC pueden usarse para derivar intervalos de incertidumbre satisfactorios. Fuera del alcance de este capítulo queda un estudio sobre la utilización de la PDF que proporcionan los SPC para ofrecer predicciones puramente probabilistas

SVR, General Noise Functions and Deep Learning. General Noise Deep Models

Tesis Doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Escuela Politécnica Superior, Departamento de Ingenieria Informática. Fecha de Lectura: 20-01-2023El aprendizaje automático, ML por sus siglas en inglés, es una rama de la inteligencia artifcial que permite construir sistemas que aprendan a resolver una tarea automáticamente a partir de los datos, en el sentido de que no necesitan ser programados explícitamente con las reglas o el método para hacerlo. ML abarca diferentes tipos de problemas; Uno de ellos, la regresión, implica predecir un resultado numérico y será el foco de atención de esta tesis. Entre los modelos ML utilizados para la regresión, las máquinas de vectores soporte o Support Vector Machines, SVM, son uno de los principales algoritmos de eleccón, habitualmente llamado Support Vector Regression, SVR, cuando se aplica a tareas de regresión. Este tipo de modelos generalmente emplea la función de pérdida ϵ−insensitive, lo que implica asumir una distribución concreta en el ruido presente en los datos, pero recientemente se han propuesto funciones de coste de ruido general para SVR. Estas funciones de coste deberían ser más efectivas cuando se aplican a problemas de regresión cuya distribución de ruido subyacente sigue la asumida para esa función de coste particular. Sin embargo, el uso de estas funciones generales, con la disparidad en las propiedades matemáticas como la diferenciabilidad que implica, hace que el método de optimización estándar utilizado en SVR, optimización mínima secuencial o SMO, ya no sea una posibilidad. Además, posiblemente el principal inconveniente de los modelos SVR es que pueden sufrir problemas de escalabilidad al trabajar con datos de gran tamaño, una situación común en la era de los grandes datos. Por otro lado, los modelos de Aprendizaje Profundo o Deep Learning, DL, pueden manejar grandes conjuntos de datos con mayor facilidad, siendo esta una de las razones fundamentales para explicar su reciente popularidad. Finalmente, aunque los modelos SVR se han estudiado a fondo, la construcción de intervalos de error para ellos parece haber recibido menos atención y sigue siendo un problema sin resolver. Esta es una desventaja signifcativa, ya que en muchas aplicaciones que implican resolver un problema de regresión no solo es util una predicción precisa, sino que también un intervalo de confianza asociado a esta predicción puede ser extremadamente valioso. Teniendo en cuenta todos estos factores, esta tesis tiene cuatro objetivos principales: Primero, proponer un marco para entrenar Modelos SVR de ruido general utilizando como método de optimización Naive Online R Minimization Algorithm, NORMA. En segundo lugar, proporcionar un método para construir modelos DL de ruido general que combinen el procesamiento de características altamente no lineales de los modelos DL con el potencial predictivo de usar funciones de pérdida de ruido general, de las cuales la función de pérdida ϵ−insensitive utilizada en SVR es solo un ejemplo particular. Tercero, describir un enfoque directo para construir intervalos de error para SVR u otros modelos de regresión, basado en asumir la hipótesis de que los residuos siguen una función de distribución concreta. Y finalmente, unificar los tres objetivos anteriores en un marco de modelos unico que permita construir modelos profundos de ruido general para la predicción en problemas de regresión con la posibilidad de obtener intervalos de confianza o intervalos de error asociado