Pronóstico del precio de la energía eléctrica usando redes neuronales artificiales
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Redalyc
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| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Sprache: | es |
| Veröffentlicht: |
Universidad de Antioquia
2008
|
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| _version_ | 1876436701561225216 |
|---|---|
| author | Fernando Villada |
| author_facet | Fernando Villada |
| contents | Pronóstico del precio de la energía eléctrica usando redes neuronales artificiales Fernando Villada Diego Raúl Cadavid Juan David Molina Ingeniería Pronóstico redes neuronales precios de la electricidad modelos de series de tiempo Este trabajo propone un modelo para el pronóstico del precio de la energía eléctrica en Colombia mediante el uso de redes neuronales artificiales. Se utilizan dos estructuras de redes incluyendo como entradas la serie de precios diarios en la primera y la serie de precios más el nivel medio de los embalses en la segunda. Los resultados se comparan con un modelo Autorregresivo Condicional Heterocedástico Generalizado (GARCH) encontrándose ventajas en este último dentro del período de muestreo, pero un mejor desempeño de las redes neuronales en el período fuera de la muestra. Los datos históricos se obtuvieron de la Compañía XM perteneciente al grupo ISA, de los cuales se usan 120 días para entrenamiento y los 31 días del mes siguiente para verificación del pronóstico. 2008 artículo científico 0120-6230 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=43004412 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=430 Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia application/pdf Universidad de Antioquia Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia (Colombia) Num.44 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_43004412 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2008 |
| publisher | Universidad de Antioquia |
| spellingShingle | Pronóstico del precio de la energía eléctrica usando redes neuronales artificiales Fernando Villada Ingeniería Pronóstico redes neuronales precios de la electricidad modelos de series de tiempo Pronóstico del precio de la energía eléctrica usando redes neuronales artificiales Fernando Villada Diego Raúl Cadavid Juan David Molina Ingeniería Pronóstico redes neuronales precios de la electricidad modelos de series de tiempo Este trabajo propone un modelo para el pronóstico del precio de la energía eléctrica en Colombia mediante el uso de redes neuronales artificiales. Se utilizan dos estructuras de redes incluyendo como entradas la serie de precios diarios en la primera y la serie de precios más el nivel medio de los embalses en la segunda. Los resultados se comparan con un modelo Autorregresivo Condicional Heterocedástico Generalizado (GARCH) encontrándose ventajas en este último dentro del período de muestreo, pero un mejor desempeño de las redes neuronales en el período fuera de la muestra. Los datos históricos se obtuvieron de la Compañía XM perteneciente al grupo ISA, de los cuales se usan 120 días para entrenamiento y los 31 días del mes siguiente para verificación del pronóstico. 2008 artículo científico 0120-6230 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=43004412 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=430 Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia application/pdf Universidad de Antioquia Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia (Colombia) Num.44 |
| title | Pronóstico del precio de la energía eléctrica usando redes neuronales artificiales |
| topic | Ingeniería Pronóstico redes neuronales precios de la electricidad modelos de series de tiempo |
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