Predicción de la generación de energía eólica en la región de Biobío en Chile utilizando modelos de Machine Learning y Series Temporales

Cubillos, AlfonsoCadena Valencia, Paula AndreaMuñoz Puga, Julio AlbertoParada Suarez, William Rodrigo2024-09-062024-09-062024-06https://hdl.handle.net/20.500.12495/12959Chile avanza en la transición hacia energías renovables y la transformación de su matriz energética. Este estudio predice la generación diaria de energía eólica en 15 centrales de la región del Biobío usando modelos de aprendizaje automático (ETR y XGBoost), redes LSTM y series temporales (SARIMAX). Los modelos se entrenan con tres años de datos históricos, incluyendo variables meteorológicas. Se compara el rendimiento de los modelos con métricas como MAE y RMSE para determinar el más preciso. Los resultados buscan mejorar las decisiones en el mercado de energía, optimizando la gestión de recursos.esAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 InternacionalChileenergía renovablePredicciónEnergía eólicaAprendizaje automáticoRegión BiobíoMercado energéticoPredicción de la generación de energía eólica en la región de Biobío en Chile utilizando modelos de Machine Learning y Series TemporalesChilerenewable energyPredictionWind energyMachine learningBiobío regionEnergy marketPrediction of Wind Energy Generation in the Biobío Region of Chile Using Machine Learning and Time Series ModelsAcceso abiertoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2