Pronóstico del Precio de la Energía Eléctrica usando Redes Neuro-Difusas

Abstract

ResumenSe propone un modelo para el pronóstico del precio de la energía eléctrica en Colombia mediante el uso de redes neuro-difusas. Se utilizan dos estructuras de redes incluyendo como entradas la serie de precios diarios en la primera y la serie de precios más el nivel medio de los embalses en la segunda. Los resultados son comparados con dos estructuras de redes neuronales y con un modelo Autoregresivo Condicional Heterocedástico Generalizado (GARCH). Los datos históricos fueron obtenidos de la Compañía XM del Grupo ISA; datos para 120 días son usados para entrenamiento y los 31 días siguientes para verificar la capacidad predictiva del modelo. Se encontró ventajas en este último dentro del periodo de muestreo para una variable de entrada, pero un mejor desempeño de las redes neuro-difusas en el periodo fuera de la muestra tanto para una como para dos variables de entrada. Palabras clave: precio de la electricidad, redes neuronales artificiales, redes neuro-difusas, modelos de series de tiempo Electricity Price Forecasting using Neurofuzzy Networks AbstractA forecasting model for the price of electricity in Colombia using neurofuzzy networks is proposed. Two network structures including the price series in the first and the price series plus the reserve water levels in the latter are used. The results are compared with two neural networks structures and a Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity model (GARCH). Historical data were supplied by the Company XM of the ISA Group; data for 120 days were used as for training the network and the following 31 days were used for testing the predictive capabilities of the model. The GARCH model shows better adjustment within the training period for the prices series as input, but the neurofuzzy networks have better forecasting performance for one and for two input variables.

Estimación del volumen de un Biodigestor tipo balón usando redes neuronales artificales

“…La literatura reporta el uso de RNA en el diseño de sistemas de aprovechamiento de energías alternativas, como solar (Gandolfo et al, 2011, eólica (López et al, 2007) e hidráulica (Villada et al, 2008); sin embargo, no se reportan aplicaciones similares en el diseño de biodigestores, razón por la cual la utilización de modelos neuronales artificiales en dicho campo es una aplicación novedosa.…”

Una estrategia de participación para una planta de generación en el mercado eléctrico colombiano

“…Para los propósitos de este trabajo, se destaca el enfoque híbrido reportado en [1] en donde se realiza una predicción de precios horarios empleando un modelo ARIMA junto con redes neuronales. Así mismo, [2] y [3] realizan una predicción de precios horarios exclusivamente con redes neuronales, mostrando buenos resultados de predicción. En [4], los autores reportan algunas razones por las cuales es difícil obtener buenos resultados en la predicción de precios de electricidad.…”

Valoración de proyectos de energía térmica bajo condiciones de incertidumbre a través de opciones reales

“…Dado que para el comportamiento del precio de la energía no se obtuvo ajuste en la distribución normal, y teniendo en cuenta estudios de algunos autores como Gil y Maya [15], Villada, et al [16], entre otros, que concluyen que el precio de la energía no tiene volatilidad constate, se busca un a ARIMA -GARCH para la media y la varianza, respectivamente. A continuación se presentan tres de los modelos analizados (tabla 3).…”