Pronóstico de precios diarios de electricidad: Regresiones dinámicas con variables explicativas de mercados hidrotérmicos

Este trabajo de investigación presenta una técnica de combinación de pronósticos para la serie de precios diarios de la electricidad en el mercado eléctrico colombiano, donde los expertos son modelos ARIMA, SARIMA y ARX. Particularmente, está técnica incluye una novedad en cuanto al periodo de entrenamiento, ya que se desarrolló un algoritmo capaz de generar diferentes expertos cambiando la ventana de entrenamiento. El pronóstico obtenido para cada semana pronosticada es el resultado de la combinación de pronósticos mediante una regresión lineal múltiple. En este modelo, para cada semana, se utiliza un modelo de selección hacia adelante con el fin de obtener el número óptimo de pronósticos para la combinación. Los resultados obtenidos evidencian un incremento en la precisión del pronóstico de hasta 65%, al comparar el modelo propuesto con otros modelos tradicionales.

• Autores: Gaviria Ortiz, Juan Camilo
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/69463
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/69463; http://bdigital.unal.edu.co/71281/
• Palabra clave: 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering; Modelos ARIMA; Precio de electricidad; Modelos ARX; Mercado eléctrico colombiano; Electricity prices; Combination of forecast; Massive Univariate Models
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional