Análisis avanzado y mejora de las predicciones de demanda de energía eléctrica frente a cambios meteorológicos
| Autor: | Hernández Fernández, Alberto |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Caro Huertas, Eduardo |
| Jazyk: | Spanish; Castilian |
| Rok vydání: | 2017 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Archivo Digital UPM Universidad Politécnica de Madrid |
| Popis: | Así, a día de hoy es necesario que la demanda eléctrica sea satisfecha de forma instantánea, o lo que es lo mismo, que la energía consumida sea igual a la energía generada en cada instante. Sea antoja fundamental el disponer de un sistema robusto y fiable que permita predecir, dentro de márgenes de error aceptables, la cantidad total de energía eléctrica que deberá ser cubierta por el sistema en cada instante de tiempo. Por tanto, para posibilitar el correcto funcionamiento del sistema eléctrico en su conjunto, es necesario no solamente conocer en cada momento la demanda del sistema y tener capacidad instalada y operativa para satisfacerla, sino anticiparse a esa demanda instantánea, desarrollando un modelo de predicción de la demanda que se antoja básico para la operación correcta y eficiente del sistema eléctrico. De esta forma, el operador de una red eléctrica, con el objetivo de gestionar adecuadamente su sistema de reservas y optimizar los flujos de energía en función de la demanda, precisa de una predicción de la demanda real. Con este objetivo, el Laboratorio de Estadística de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de la Universidad Politécnica de Madrid ha desarrollado un programa para la predicción de la demanda de energía eléctrica, al que en este Trabajo se le ha denominado como programa principal.eléctrica y de temperatura de diez localizaciones de la España peninsular, facilitados por el operador del sistema y el proveedor de información meteorológica respectivamente. En total, se ha empleado una muestra de 637 días. El programa utiliza el modelo matemático Reg- ARIMA de polinomios autorregresivos integrados, para posteriormente predecir la demanda a corto plazo. El corto horizonte de predicción y las características particulares de la serie invitan a la construcción de 24 modelos univariantes, uno para cada hora de cada día de la muestra escogida. Como variables de salida del programa principal, que se utilizan para el desarrollo del Trabajo en sí, se tienen la fecha y la demanda prevista y real para la fecha en cuestión. El modelo contempla las dos variables explicativas de mayor influencia en el comportamiento de la demanda a corto plazo, a saber, el efecto calendario y la temperatura. Para estudiar con la mayor precisión posible los errores cometidos, en este Trabajo se ha analizado de manera exhaustiva y profunda el comportamiento de la temperatura. Con este objetivo se ha implementado desde cero un programa en Matlab que analiza el comportamiento de las temperaturas de la muestra escogida, y que se ha denominado programa para el estudio de errores. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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