Avances recientes en la predicción de la demanda de electricidad usando modelos no lineales
La predicción de la demanda es un problema de gran importancia para el sector eléctrico, ya que a partir de sus resultados, los agentes del mercado de energía toman las decisiones más adecuadas para su labor. En este artículo se presenta un análisis de las técnicas y modelos más usados en el pronóst...
- Autores:
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Rueda Mejía, Viviana María
Velásquez Henao, Juan David
Franco Cardona, Carlos Jaime
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2011
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/37777
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/37777
http://bdigital.unal.edu.co/27861/
- Palabra clave:
- Pronóstico
demanda de electricidad
modelos no lineales.
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
| Summary: | La predicción de la demanda es un problema de gran importancia para el sector eléctrico, ya que a partir de sus resultados, los agentes del mercado de energía toman las decisiones más adecuadas para su labor. En este artículo se presenta un análisis de las técnicas y modelos más usados en el pronóstico de la demanda de electricidad y la problemática o dificultades a las que se enfrentan los investigadores al momento de realizar un pronóstico. El análisis muestra que las técnicas más usadas son los modelos ARIMA y las redes neuronales artificiales. Sin embargo, se encontró poca claridad sobre cuál modelo es más adecuado y en qué casos, adicionalmente, los estudios no presentan una recomendación específica para desarrollar modelos de pronóstico de demanda, específicamente en el caso colombiano. Finalmente, se propone realizar un estudio sistemático con el fi n de determinar los modelos más adecuados para predicción de demanda para el caso colombiano. |
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