Modelado estructural de series de velocidad de viento en la ciudad de Salta: control estadístico de un modelo previo

Autores
Avila Blas, Orlando José; Franco, Judith Ada; Salvo, Nahuel
Año de publicación
2004
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
En este trabajo se realiza el control estadístico (testeo) de un modelado estadístico estructural previamente diseñado para una serie temporal de valores promedio diarios de la variable velocidad de viento. Esto se convalida, introduciendo un algoritmo relacionado a un modelo de regresión dinámica de segundo orden, enmarcado dentro de la distribución de Poisson. Este nuevo modelo permite realizar el análisis estadístico de series de tiempo no gaussianas, lo que le otorga flexibilidad al mismo realizando pronósticos con una confiabilidad muy alta (95%).
In this paper a statistical control (testing) is done for a previous statistical structural model that was designed for a daily average speed wind values time series. The model validation is done by introducing an algorithm that includes a dynamic regression model of second order framed in Poisson distribution. This new model allow us to do the statistical analysis for non gaussian time series, which gives it flexibility in order to do forecasting with a high confidence level (95%).
Asociación Argentina de Energías Renovables y Medio Ambiente (ASADES)
Materia
Ciencias Exactas
Energía eólica
Geotermia
Biomasa
Energía no Convencional
Velocidad del Viento
Estadística
modelado estructural
pronósticos
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/81754

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In this paper a statistical control (testing) is done for a previous statistical structural model that was designed for a daily average speed wind values time series. The model validation is done by introducing an algorithm that includes a dynamic regression model of second order framed in Poisson distribution. This new model allow us to do the statistical analysis for non gaussian time series, which gives it flexibility in order to do forecasting with a high confidence level (95%).
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