Previsión de la demanda de electricidad mediante redes neuronales artificiales. Aplicación al mercado eléctrico español.

Abstract

[ES] El objetivo del TFM es diseñar y construir un sistema que sea capaz de hacer previsiones de la demanda de energía eléctrica en España. El sistema propuesto pretende ser una herramienta útil para reducir la incertidumbre en la demanda de electricidad, y fomentar el desarrollo de las energías renovables en el mercado de la energía eléctrica. Para ello, se diseñará y construirá un sistema que utilice redes neuronales artificiales, haciendo uso de herramientas software de código abierto. En la construcción del sistema se tendrán en cuenta múltiples variables causales, como variables de calendario, indicadores económicos, inversiones, características propias del sector, etc.

[EN] The objective of the project is to design and build a system able to forecast the demand for electricity in Spain. The proposed system tries to be a useful tool to reduce uncertainty in electricity demand, and to promote the development of renewable energies in the electricity market. To this end, a system will be designed and built using artificial neural networks, making use of open-source software tools. In the construction of the system, multiple causal variables will be taken into consideration, such as calendar variables, economic indicators, investments, characteristics of the sector, etc.

[VA] L'objectiu del TFM és dissenyar i construir un sistema que siga capaç de fer previsions de la demanda d'energia elèctrica a Espanya. El sistema proposat pretén ser una eina útil per a reduir la incertesa en la demanda d'electricitat, i fomentar el desenvolupament de les energies renovables en el mercat de l'energia elèctrica. Per a això, es dissenyarà i construirà un sistema que utilitze xarxes neuronals artificials, fent ús d'eines programari de codi obert. En la construcció del sistema es tindran en compte múltiples variables causals, com a variables de calendari, indicadors econòmics, inversions, característiques pròpies del sector, etc.