Diseño de un algoritmo para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica a corto plazo en el MC – Santander utilizando redes neuronales e información mutua parcial.
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Date
2022-09-08
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Universidad Industrial de Santander
Abstract
El pronóstico de la demanda de energía eléctrica es importante para la cadena de generación, transmisión, distribución y comercialización del sector eléctrico. La precisión de estos pronósticos a corto plazo permite una correcta planeación del despacho y transporte de la energía. El estudio de diferentes técnicas de predicción parte desde métodos estadísticos hasta modelos híbridos que utilizan redes neuronales artificiales. En la actualidad el estudio de un pronóstico más acertado requiere de gran información y tiempo prolongado de procesamiento para reducir la desviación en los datos arrojados y los valores reales de consumo [2].
Los métodos basados en inteligencia artificial buscan mejorar la precisión y rendimiento considerando variables externas como la temperatura, humedad, historial de carga y día de la semana. Estas características toman importancia al recrear un escenario con una aproximación mayor, tomando en cuenta las fluctuaciones de demanda en las zonas donde se realiza el estudio (residencial, industrial, rural, urbano).
En el presente trabajo de grado se diseñará e implementará a partir de la teoría existente un algoritmo de pronóstico de demanda a corto plazo, teniendo como base el trabajo desarrollado en [1] permitiendo analizar los resultados y el desempeño de los pronósticos. Además, se usará la técnica de información mutua parcial [3] para filtrar la información antes del diseño de los vectores de entrada que usa la red neuronal con miras en reducir el error entre el pronóstico y la demanda real.
Se realizará el pronóstico de energía a corto plazo con resolución horaria, cumpliendo la resolución CREG 025 de 1995, el acuerdo CNO 1303 de 2017, y considerando el proyecto de resolución CREG 100 de 2019 por medio de la cual se proponen modificaciones a las resoluciones CREG 025 de 1995 y CREG 063 de 2000 y se establecen otras disposiciones.
Description
Keywords
Redes neuronales, Demanda de energía eléctrica, Predicción, Operador de red, Neuronas, Predictores