Pronóstico a corto plazo de la carga eléctrica basado en modelos ARIMA estacionales

Abstract

El pronóstico de la carga eléctrica a corto plazo ha devenido en los últimos tiempos a convertirse en un tema fundamental dentro del contexto de la energía eléctrica, lo que se debe en esencia al importante papel que puede desempeñar en la planificación y operación de los sistemas eléctricos modernos. Desde el punto de vista económico, una mejora en la exactitud de la predicción de la carga conlleva al ahorro de miles de dólares, a pesar de que la misma constituye una de las variables más difíciles de precisar dada su composición por elementos tanto de consumo moderado o reducido como de elevada demanda. El trabajo se centra en el pronóstico de la carga eléctrica a corto plazo a partir del uso de modelos estadísticos auto-regresivos integrados de medias móviles (ARIMA) estacional. Para ello se utilizan como ejemplo las lecturas del ION situado en la cabecera del circuito 124 en la ciudad de Santa Clara. La metodología de Box - Jenkins para la identificación, estimación, diagnóstico y pronóstico de los modelos, su implementación en MATLAB y R, así como el uso de información heurística en lo que respecta a las características de la carga del circuito, son abordados también en el proyecto. Los resultados obtenidos tras la aplicación de la metodología descrita en la previsión de la carga eléctrica a corto plazo son discutidos.