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

• Steven Van Vaerenbergh ^[1] ; Alberto Salcines Menezo ^[2] ; Óscar Cosido Cobos ^[3]
  1. [1] Universidad de Cantabria

     Universidad de Cantabria

     Santander, España

     
  2. [2] UPintelligence.Edificio Vivarium. Oviedo. España
  3. [3] Univ. de Oviedo. Dep. de Informática. Oviedo. España

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• Localización: Revista DYNA, ISSN-e 0012-7361, ISSN 0012-7361, Vol. 96, Nº 3, 2021 (Ejemplar dedicado a: Aplicación de la ciencia de datos a la Ciberseguridad Industrial), págs. 285-289
• Idioma: español
• DOI: 10.6036/9894
• Títulos paralelos:
  • Development of a short-term prediction system for electricity demand
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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.