A novel strategy for wind power forecast through neural networks: Applications to the Uruguayan electricity system

Abstract—In systems with a high penetration of wind power generation, the precision of the forecasts is a critical input
for the electricity dispatch planning. In this paper, we present the methodology that has been used to implement a complete
update of the wind power forecast model in Uruguay. The new model increases the precision of the forecasts both in
low and high power scenarios. It allows to perform a more efficient short-term electricity dispatch, improving the resource
valuation, the inter-systems energy exchanges and the prevision of the wholesale electricity market spot price. According to the
simulations performed, the new model increase the precision of wind power forecasts between 7% and 32%. The model is on
its production phase and their results can be accessed through pronos.adme.com.uy/svg and latorrex.adme.com.uy/vates.

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Se realizó un proceso de mejora de los modelos de pronósticos de generación eólica logrando mejoras significativas.
Informe (aquí). (3/6/2022)

Actualización de la Previsión de evolución de la cota del lago de Rincón de Bonete.
Informe 26/05/2016 (PDF).


Previsión de evolución de la cota dle lago de Rincón de Bonete.
Informe 17/2/2016 (PDF).

Relación entre el consumo de combustible y el iN34

Lugar y fecha: Montevideo, 22 de Julio 2015
Autores: Ing. Lorena Di Chiara, Ing. Juan Felipe Palacio, Ing. Ruben Chaer.
Clasificación: Reporte Técnico / Público.
Última revisión: 22/07/2015

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PES Análisis de resultados con pronóstico iN34
Lugar y fecha: Montevideo, 13 de Julio 2015
Autores: Ing. Lorena Di Chiara, Ing. Juan Felipe Palacio, Ing. Pablo Soubes, Ing. Ruben Chaer.
Clasificación: Reporte Técnico / Público.
Última revisión: 14/07/2015
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