Utilisation des réseaux de neurones artificiels (RNA) et des machines à vecteurs de support (SVM) pour la prédiction de la vitesse et la puissance du vent

Abstract

L'électricité joue un rôle essentiel dans tout progrès socio-économique. L'énergie électrique provenant des énergies renouvelables, principalement celle générée par l'énergie éolienne, constitue un complément aux productions d'énergie traditionnelles. On utilise des méthodes d'apprentissage automatique pour anticiper la vitesse et la puissance du vent, telles que le MLP et le SVM. On entraîne ces modèles à partir d'une base de données réelle collectée au niveau d'une installation éolienne du sud de l'Italie. Pour valider ces prédicteurs, une étude comparative a été effectuée entre les valeurs réelles et prédites en calculant des critères de performance tels que RMSE, MAPE, MAE, R et R2. Les modèles proposés ont démontré une bonne précision dans la prédiction de la vitesse du vent et de la puissance éolienne.