Identificazione di modelli lineari e catene di Markov per la predizione della velocità e della direzione del vento nel breve periodo

The modeling of wind speed is a topic of interest in scientific resource; in particular, the main interest is on short-term forecast of both intensity and direction of the wind. This interest is accounted for the fact that in a wind farm, speed of wind that blows on the windmills blades is related to the generated power through a characteristic curve, so it arises the idea of predict wind-speed and wind direction in order to efficiently manage a wind farm. The purpose of this work is to find models capable of describe the behavior of wind-speed and wind-direction, in order to predict their values after a half hour from the last recorded measure. During the first part of the work, data have been filtered; they have been elaborated to discover and replace missing measures; data have also been studied to find specific periodicities. The second part of the works consists in developing models which can describe the behavior of wind-speed and wind-direction, in order to predict their values in the future. As regard the prediction of wind-speed, AR, ARMA and ARMAX models have been used; these models show good results in terms of 3-steps prediction. As regard the prediction of wind-direction, not linear models have been used, Hidden Markov Chains; these models can explain better than linear models wind-direction (that has an atypical and strongly not linear behavior in confront of traditional time series) and they show higher performances in terms of 3-steps prediction than linear models.

L’identificazione di modelli per la velocità del vento è un tema molto trattato nella letteratura scientifica; in particolare, l’interesse principale è quello di predire nel breve periodo sia l’intensità che la direzione del vento. Questo interesse è motivato dal fatto che in una centrale eolica, la velocità del vento che incide sulle pale eoliche è legata alla potenza prodotta attraverso una curva caratteristica: da qui nasce l’idea di predire l’intensità del vento e la sua direzione al fine di gestire nel modo più efficiente l’operatività di una centrale eolica. Lo scopo di questo lavoro è quello di trovare dei modelli adatti a descrivere il comportamento dell’intensità e della direzione del vento, al fine di predirne il valore dopo mezz’ora dall’ultimo dato rilevato. La prima parte del lavoro consiste nel prefiltraggio dei dati; si sono elaborati i dati al fine di sostituire le misure mancanti con dei dati sensati e si sono individuate le periodicità che li caratterizzano. La seconda parte consiste invece nella elaborazione di modelli atti a descrivere il comportamento della velocità e della direzione del vento. Per la predizione dell’intensità del vento si sono utilizzati dei modelli lineari di tipo AR, ARMA e ARMAX, i quali forniscono dei buoni risultati in termini di predizione a 3 passi. Per la predizione della direzione del vento, invece, si sono utilizzati dei modelli non lineari, le catene di Markov nascoste, che riescono a spiegare meglio la direzione del vento (che presenta un comportamento atipico rispetto alle serie temporali tradizionali e fortemente non lineare) e forniscono prestazioni migliori in termini di predizione a 3 passi.