[ca] La predicció de vent és clau per a la integració de l'energia eòlica en els sistemes elèctrics. Els models meteorològics es fan servir per predicció, però tenen unes graelles geogràfiques massa grans per a reproduir totes les característiques locals que influencien la formació de vent, fent necessària la predicció d'acord amb les sèries temporals de mesures passades d'una localització concreta. L'objectiu d'aquest treball d'investigació és l'aplicació de xarxes neuronals profundes a la predicció \textit{multi-step} utilitzant com a entrada series temporals de múltiples variables meteorològiques, per a fer prediccions de vent d'ací a 12 hores. Les sèries temporals de vent són seqüències d'observacions meteorològiques tals com, velocitat del vent, temperatura, humitat, pressió baromètrica o direcció. Les sèries temporals de vent tenen dues propietats estadístiques rellevants, que són la no linearitat i la no estacionalitat, que fan que la modelització amb eines estadístiques sigui poc precisa. En aquesta tesi es validen i proven models de deep learning per la predicció de vent, aquests models d'arquitectures d'autoaprenentatge s'apliquen al conjunt de dades de vent més gran del món, que ha produït el National Renewable Laboratory dels Estats Units (NREL) i que té 126,692 ubicacions físiques de vent distribuïdes per total la geografia de nord Amèrica. L'heterogeneïtat d'aquestes sèries de dades permet establir conclusions fermes en la precisió de cada mètode aplicat a sèries temporals generades en llocs geogràficament molt diversos. Proposem xarxes neuronals profundes de tipus multi-capa, convolucionals i recurrents com a blocs bàsics sobre els quals es fan combinacions en arquitectures heterogènies amb variants, que s'entrenen amb estratègies d'optimització com drops, connexions skip, estratègies de parada, filtres i kernels de diferents mides entre altres. Les arquitectures s'optimitzen amb algorismes de selecció de paràmetres que permeten obtenir el model amb el millor rendiment, en totes les dades. Les capacitats d'aprenentatge de les arquitectures aplicades a ubicacions heterogènies permet establir relacions entre les característiques d'un lloc (complexitat del terreny, variabilitat del vent, ubicació geogràfica) i la precisió dels models, establint mesures de predictibilitat que relacionen la capacitat dels models amb les mesures definides a partir d'anàlisi espectral o d'estacionalitat de les sèries temporals. Els mètodes desenvolupats ofereixen noves i superiors alternatives als algorismes estadístics i mètodes tradicionals.

[en] Forecasting is a critical task for the integration of wind-generated energy into electricity grids. Numerical weather models applied to wind prediction, work with grid sizes too large to reproduce all the local features that influence wind, thus making the use of time series with past observations a necessary tool for wind forecasting. This research work is about the application of deep neural networks to multi-step forecasting using multivariate time series as an input, to forecast wind speed at 12 hours ahead. Wind time series are sequences of meteorological observations like wind speed, temperature, pressure, humidity, and direction. Wind series have two statistically relevant properties; non-linearity and non-stationarity, which makes the modelling with traditional statistical tools very inaccurate. In this thesis we design, test and validate novel deep learning models for the wind energy prediction task, applying new deep architectures to the largest open wind data repository available from the National Renewable Laboratory of the US (NREL) with 126,692 wind sites evenly distributed on the US geography. The heterogeneity of the series, obtained from several data origins, allows us to obtain conclusions about the level of fitness of each model to time series that range from highly stationary locations to variable sites from complex areas. We propose Multi-Layer, Convolutional and recurrent Networks as basic building blocks, and then combined into heterogeneous architectures with different variants, trained with optimisation strategies like drop and skip connections, early stopping, adaptive learning rates, filters and kernels of different sizes, between others. The architectures are optimised by the use of structured hyper-parameter setting strategies to obtain the best performing model across the whole dataset. The learning capabilities of the architectures applied to the various sites find relationships between the site characteristics (terrain complexity, wind variability, geographical location) and the model accuracy, establishing novel measures of site predictability relating the fit of the models with indexes from time series spectral or stationary analysis. The designed methods offer new, and superior, alternatives to traditional methods.