PREDICCIÓN DE LA DEMANDA DE LA ENERGÍA ELÉCTRICA A LARGO PLAZO: UN RETO EN INGENIERÍA COMPUTACIONAL

Autores/as

  • GABRIEL WINTER ALTHAUS
  • Begoña Gonzalez Landin
  • ANTONIO PULIDO ALONSO
  • BLAS GALVAN GONZALEZ
  • MUSTAPHA MAAROUF
  • Jonay Gonzalez Guerra
  • MANUEL CRUZ PEREZ

Palabras clave:

Demanda de la energía eléctrica, Predicción a Largo Plazo, Regresión Lineal Múltiple, Regresión Logarítmica, Algoritmos Genéticos, Redes Neuronales Artificiales, Sistemas eléctricos insulares, lectricity Demand, Long-Term Prediction, Multiple Linear Regression, Multiple Logarithmic Regression, Support Vector Machine, Genetic Algorithms, Artificial Neural Networks, Insular Electric System

Resumen

RESUMEN: Predicciones de la demanda de energía eléctrica (DEE) a largo plazo son importantes para empresas del sector eléctrico y empresas de gestión de recursos y planificación del territorio. Se destaca la necesidad y repercusión de disponer de predicciones adecuadas de la DEE. Nuevos escenarios implica mayores esfuerzos, tanto al considerar nuevas variables, como en la búsqueda y uso de métodos eficientes de la ingeniería computacional. Se evalúa la predicción de la DEE con variados métodos e inclusión de la variable Índice de Precios de Consumo (IPC), para el sistema eléctrico de la Región Canaria, de especial interés por ser un sistema eléctrico aislado. Palabras clave: Demanda de Energía Eléctrica, Predicción a Largo Plazo, Algoritmos Evolutivos, Redes Neuronales Artificiales, Sistemas Eléctricos Aislados.

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Publicado

2015-01-01

Número

Vol 90, No 6 (2015)

Sección

ARTICULOS

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