Implementación de modelos de pronóstico de consumo de potencia mediante plataformas de libre acceso

Abstract

La tesis aborda el desarrollo y evaluación de modelos de inteligencia artificial para la predicción de series de tiempo en el consumo energético, implementados en plataformas de software libre. El trabajo está orientado a la migración de metodologías previamente desarrolladas en entornos de programación propietarios hacia herramientas de libre acceso, con el fin de alcanzar resultados comparables a los ya reportados. Se han implementado modelos de pronóstico de series de tiempo basados en el uso de MLP, LSTM y SARIMA. Los resultados del modelo MLP (MSE=36,92, RMSE=6,07, MAE=4,76 KW, AMAPE=33,28 %) y el modelo LSTM(MSE=41,84, RMSE=6,47, MAE=5,07 KW, AMAPE=19.84 %) ofrecieron valores menores que la plataforma Matlab e indican que el entorno de programación utilizado basado en el lenguaje Python constituye una alternativa viable por su flexibilidad y capacidad para manejar modelos avanzados. El amplio soporte internacional que existe para esta plataforma por la comunidad de investigadores facilita la transición y el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial de ayuda al pronóstico.