Predicción de la tendencia con índices porcentuales de los precios de bolsa horarios del mercado eléctrico usando clasificadores con parámetros adaptativos y varias fuentes de información
La correcta predicción del Precio Horario en la Bolsa de Energía (PHBE) puede facilitar el mercado eléctrico a los Generadores Distribuidos y Autogeneradores a Pequeña Escala para que se integren en los diferentes sistemas de distribución energéticos. Dicha integración acarrea importantes beneficios...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión aceptada para publicación |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | Colombia |
| Recursos: | Universidad Tecnológica de Pereira |
| Repositorio: | Repositorio Institucional UTP |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.utp.edu.co:11059/14025 |
| Acesso em linha: | https://hdl.handle.net/11059/14025 https://repositorio.utp.edu.co/home |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | 530 - Física::539 - Física moderna Dynamic programming Hidden Markov models Neural networks Precio de Bolsa del mercado eléctrico Redes Neuronales Artificiales Modelos ocultos de Markov |
| Resumo: | La correcta predicción del Precio Horario en la Bolsa de Energía (PHBE) puede facilitar el mercado eléctrico a los Generadores Distribuidos y Autogeneradores a Pequeña Escala para que se integren en los diferentes sistemas de distribución energéticos. Dicha integración acarrea importantes beneficios para los usuarios generadores, como la remuneración económica por la energía excedentaria que inyecten en la red, y otros beneficios para el sistema eléctrico y el medio ambiente. Por consiguiente, se presenta una metodología que permite predecir, a corto plazo, la tendencia con índices porcentuales del PHBE en el mercado eléctrico colombiano, haciendo uso de Redes Neuronales Artificiales (ANNs) y Modelos Ocultos de Markov (HMMs), con parámetros adaptativos al mercado y con base en dos fuentes de información. Con la implementación propuesta se confirma que los clasificadores ANNs son una herramienta potente y flexible para pronosticar la tendencia del PHBE, también se evidencia que hay muchas formas de utilizar los HMMs para mejorar el desempeño en la clasificación. Además, se muestra que el uso de índices porcentuales en la predicción de la tendencia del PHBE es posible y es un indicador que aporta mayor relevancia en la predicción, en contraste con la sola tendencia de subida o de bajada del precio. De esta forma, los analistas y otros agentes del mercado pueden tener una idea más acertada para la toma de decisiones. |
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