Abstract:
|
Red Eléctrica de España es la compañía dedicada en España en exclusiva a la operación del sistema eléctrico y al transporte de electricidad. La predicción de la demanda de electricidad es necesaria para programar con la ...[+]
Red Eléctrica de España es la compañía dedicada en España en exclusiva a la operación del sistema eléctrico y al transporte de electricidad. La predicción de la demanda de electricidad es necesaria para programar con la mayor exactitud la producción de energía. Esta producción, dado que la energía no se puede almacenar, ha de ser lo más próxima a la demanda de energía en cada momento. Diversos factores afectan a la demanda de energía eléctrica, como la climatología, la actividad económica o el denominado efecto calendario. Es por ello por lo que la previsión de la demanda resulta tan compleja.
En este trabajo se va a centrar la atención en la mejora de la previsión de la demanda, modelizando el efecto que tiene la temperatura sobre el consumo de energía eléctrica. En la actualidad, Red Eléctrica cuenta con un modelo ARIMA estacional, cuyo uso está bastante aceptado, especialmente en el ámbito univariante. Diversos estudios introducen la temperatura en el modelo ARIMA a través de variables dummy, al igual que el denominado efecto calendario.
Este problema se lleva estudiando desde los años 80, y han sido muchas las formas de abordarlo. Procedimientos de búsqueda de especificación y estimación para relaciones dinámicas no lineales, regresión no paramétrica mediante splines y suavizado exponencial son algunos métodos que se estudian en este trabajo. El objetivo del trabajo será incorporar las ecuaciones necesarias en el modelo de suavizado exponencial doble estacional de Holt-Winters, que recojan el efecto que puede tener la temperatura sobre la serie de la demanda de energía eléctrica.
[-]
|