Modelos de predicción de demanda de energía eléctrica con datos horarios para Uruguay
Se aborda la elaboración de un sistema de predicción para el corto plazo, basado en modelos horarios articulados con los modelos diarios de predicción. Con ese objeto se estiman y evalúan dos propuestas metodológicas para la predicción de la demanda horaria. Por un lado la propuesta base para la com...
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Universidad de Buenos Aires
2018-11-01
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doaj-beb1c41ebe6946a69058fe626aa22d472020-11-25T03:20:36ZengUniversidad de Buenos AiresCuadernos del CIMBAGE1666-51121669-18302018-11-01181125Modelos de predicción de demanda de energía eléctrica con datos horarios para UruguayBibiana Lanzilotta0Silvia Rodríguez Collazo1Centro de Investigaciones Económicas CINVE Avenida Uruguay 1242 - Montevideo – 11100 - UruguayCentro de Investigaciones Económicas CINVE Avenida Uruguay 1242 - Montevideo – 11100 - UruguaySe aborda la elaboración de un sistema de predicción para el corto plazo, basado en modelos horarios articulados con los modelos diarios de predicción. Con ese objeto se estiman y evalúan dos propuestas metodológicas para la predicción de la demanda horaria. Por un lado la propuesta base para la comparación consiste en la estimación de un modelo univariante ARIMA-IA para una única serie horaria encadenada que incorpora los efectos de los días especiales, eventos atípicos y un componente SARIMA. Por otro lado se estiman 24 modelos, uno para cada hora deldía. Se evalúa la performance predictiva individual de los modelos y se compara el desempeño de ambas alternativas. Finalmente, se compara el desempeño predictivo a un día de estos modelos y se contrasta con los resultados del modelo diario.https://ojs.econ.uba.ar/index.php/CIMBAGE/article/view/1125 |
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Se aborda la elaboración de un sistema de predicción para el corto plazo, basado en modelos horarios articulados con los modelos diarios de predicción. Con ese objeto se estiman y evalúan dos propuestas metodológicas para la predicción de la demanda horaria. Por un lado la propuesta base para la comparación consiste en la estimación de un modelo univariante ARIMA-IA para una única serie horaria encadenada que incorpora los efectos de los días especiales, eventos atípicos y un componente SARIMA. Por otro lado se estiman 24 modelos, uno para cada hora deldía. Se evalúa la performance predictiva individual de los modelos y se compara el desempeño de ambas alternativas. Finalmente, se compara el desempeño predictivo a un día de estos modelos y se contrasta con los resultados del modelo diario. |
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