Desarrollo de un sistema de predicción a corto plazo para la demanda de energía eléctrica

  1. Steven Van Vaerenbergh 1
  2. Alberto Salcines Menezo 2
  3. Óscar Cosido Cobos 3
  1. 1 Universidad de cantabria. Dep. de Matemáticas, Estadística y Computación. Santander. España
  2. 2 UPintelligence.Edificio Vivarium. Oviedo. España
  3. 3 Univ. de Oviedo. Dep. de Informática. Oviedo. España
Revista:
Revista DYNA

ISSN: 0012-7361 0012-7361

Año de publicación: 2021

Título del ejemplar: Aplicación de la ciencia de datos a la Ciberseguridad Industrial

Volumen: 96

Número: 3

Páginas: 285-289

Tipo: Artículo

DOI: 10.6036/9894 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

Este artículo describe el desarrollo de un método para predecir la demanda de energía eléctrica de la cartera de clientes de una comercializadora. El proyecto viene motivado por el beneficio económico que se produce cuando la entidad dispone de estimas precisas de la demanda energética a la hora de comprar energía en una subasta eléctrica. El sistema desarrollado se basa en el análisis de series temporales y aprendizaje automático. Al tratarse de un proyecto realizado sobre datos de un entorno real, el artículo se enfoca en aspectos prácticos del diseño y del desarrollo de un sistema de estas características, como la heterogeneidad de las fuentes de datos, y el retraso en la disponibilidad de los datos. Las predicciones obtenidas por el sistema desarrollado se comparan con los resultados de un método sencillo usado en la práctica.