PRONOSTICO DE CONSUMO DE ENERGÍA ELÉCTRICA USANDO REDES NEURONALES ARTIFICIALES

Anislei Santiesteban Velázquez, Julio Osvaldo Nápoles González, Daniel Rodríguez Peña and Delmar Jaime García

Tlatemoani, 2014, issue 16

Abstract: En el trabajo, se propone el uso de las redes neuronales artificiales para el pronóstico de consumo de energía eléctrica. Se estudiaron los principales factores influyentes en el consumo de energía eléctrica en el sector público del país. Se determinan las principales variables influyentes en el consumo de energía eléctrica. Se analizaron los métodos de pronóstico de consumo de energía eléctrica más usados escogiéndose las redes neuronales artificiales por ser el más preciso. Se creó, simuló y validó una red neuronal para el pronóstico del consumo de energía eléctrica obteniéndose un error de aproximación de 5,87 %, debido a la existencia de pocos datos en el entrenamiento. Se comprobó la validez del método propuesto al comparar los resultados pronosticados, resultando una diferencia de 31,77 MWh. Con este valor obtenido se pudieron determinar las potencialidades técnicas de ahorro así como los beneficios económicos.

Keywords: Pronostico de energía; redes neuronales; energía eléctrica. (search for similar items in EconPapers)
Date: 2014
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