Resumen

La imposibilidad de almacenar la energía eléctrica hace de la predicción una herramienta fundamental e indispensable a la hora de gestionar eficientemente su producción. El objetivo de este trabajo consiste en la elaboración de un sistema de predicción para el cortísimo plazo, sobre la base de series horarias de demanda de energía eléctrica.

La propuesta se basa en la especificación de 24 modelos horarios, uno para cada hora del día. Estos modelos contemplan el efecto de los días especiales, las variables climáticas, los efectos lineales y no lineales en la demanda de la variable temperatura, eventos atípicos y un componente SARIMA que recoge la estructura periódica que conservan las series luego del filtrado de estos aspectos mencionados. El modelo de comparación (benchmark ) consiste en la estimación de un modelo univariante ARIMA-IA para una única serie horaria encadenada que incorpora  los efectos de los días especiales, eventos atípicos y un componente SARIMA.

Finalmente se analiza y evalúa la performance predictiva individual de los modelos y se compara el desempeño de ambas alternativas.

Código JEL: C52, Q41 Palabras claves: Predicción demanda energía eléctrica, series horarias, modelos no lineales, temperatura, comparación predictiva

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