Recursive Bayesian estimation of the acoustic noise emitted by wind farms

International audienceWind turbine noise is often annoying for humans living in close proximity to a wind farm. Reliably estimating the intensity of wind turbine noise is a necessary step towards quantifying and reducing annoyance, but it is challenging because of the overlap with background noise sources. Current approaches involve measurements with on/off turbine cycles and acoustic simulations, which are expensive and unreliable. This raises the problem of separating the noise of wind turbines from that of background noise sources and coping with the uncertainties associated with the source separation output. In this paper we propose to assist a black-box source separation system with a model of wind turbine noise emission and propagation in a recursive Bayesian estimation framework. We validate our approach on real data with simulated uncertainties using different nonlinear Kalman filters

Estimación de costos de la energía eléctrica no utilizada en micro-redes mediante métodos estocásticos basado en árboles de decisión

El crecimiento de la población y el desarrollo industrial a obligado a un aumento en la demanda de energía, lo que a obligado a las empresas generadoras de energía a incrementar su infraestructura de producción de energía, la cual es muy costosa, por lo que se busca implementar políticas para atender la demanda, incluida la generación distribuida (GD). De esta forma, se consigue un consumo de energía más eficiente, porque la carga que no representa el tiempo de consumo máximo de energía se puede transferir a otros períodos de tiempo. Además, se puede implementar un sistema de gestión energética (GE), es decir, la estrategia de formular un plan óptimo de consumo energético y aplicarlo a toda la industria o al sistema eléctrico completo ayudará a la empresa a mejorar su competitividad porque tiene más eficiencia. Este documento plantea estimar los costos de la energía no utilizada en una micro-red aislada, utilizando programas de respuesta de la demanda para lo cual se va analizar el comportamiento de la demanda en dicha micro-red para posteriormente estimar los costos asociados de la energía no utilizada y para finalmente implementar precios mediante procesos estocásticos a los usuarios de la micro-red y venta de energía.Population growth and industrial development have forced an increase in energy demand, forcing energygenerating enterprises to increase their very expensive energy production infrastructure, Therefore, it seeks to implement policies to meet demand, including distributed generation (GD). In this way, a more efficient energy consumption is achieved, because the load that does not represent the maximum energy consumption time can be transferred to other periods of time. In addition, an energy management system (GE) can be implemented, that is, the strategy of formulating an optimal energy consumption plan and applying it to the entire industry or to the entire electrical system will help the company to improve its competitiveness because it has more efficiency. This document proposes to estimate the costs of energy not used in a micro-grid order to assess the behaviour of demand in the micro-grid, to estimate the associated costs of unused energy and finally to implement prices through stochastic processes users of the micro-network and sale of energ

Gestión energética mediante procesos estocásticos para la respuesta a la demanda

Population increase and industrial development have forced a greater energy demand, this forces the generating companies to increase their infrastructure of energy production, which is very expensive; for this reason, is sought to implement Demand Response Policies, including Distributed Generation, on this way, consumption will be achieved more efficient, like transferring non-representative loads of peak hours to other time periods. Also, it’s possible to implement Energy Management Systems, in other words, adopt policies where is necessary to plan an optimal consumption and applying to general or industrial electrical system. These policies will help to energy company improving its competitiveness, it includes reduction of energy consumption using more efficient equipment. It should be considered that improving equipment technology is not enough in fact to have energy efficiency, this should be accompanied by an optimal use of energy resources and their optimal use with skillful and precise ways. To solve the problem of energy consumption, it has been used stochastic processes, where an optimization of consumption is done through Demand Response Policies, then, through economic dispatch, it’s possible to find the lowest generation cost, using cheaper and less polluting generators, since it will be left aside part of thermal generation, reducing the costs of electrical production and also contributing to the reduction of environmental pollution with less CO2 emissions.El aumento de la población y el desarrollo industrial, han obligado a que exista una mayor demanda energética, esto obliga a las empresas generadoras a aumentar su infraestructura de producción de energía, lo cual es muy costoso, por esta razón se busca implementar políticas de respuesta a la demanda (RD), incluyendo generación distribuida (GD), así se logrará un consumo energético más eficiente, ya que se podrán trasladar cargas no representativas de horarios pico de consumo, a otros periodos de tiempo. Además, se puede implementar sistemas de gestión energética (GE), es decir, adoptar políticas en donde se haga una planificación de consumo óptimo y esta sea aplicada a la industria o al sistema eléctrico en general, esta política ayudaría a la empresa a que mejore su competitividad, ya que los gastos por consumo energético se reducirían, al tener equipos más eficientes. Se debe considerar que mejorar la tecnología en equipos no es suficiente para tener eficiencia energética, esto debe ir acompañado de un óptimo uso de recurso energéticos y su utilización de forma hábil y precisa. Para resolver el problema de consumo energético se ha utilizado procesos estocásticos, en donde se hace una optimización de consumo mediante RD, luego mediante un despacho económico se encontrará el menor costo de generación, utilizando generadores más económicos y menos contaminantes, ya que se dejará de lado parte de la generación térmica, reduciendo así los costos de producción eléctrica y además se contribuye a la disminución de la contaminación ambiental generando menos emisiones de CO2