UN MODELO NO LINEAL PARA LA PREDICCIÓN DE LA DEMANDA MENSUAL DE ELECTRICIDAD EN COLOMBIA

  • Juan David Velásquez H. Doctor en Ingeniería- Sistemas Energéticos, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, Colombia. Profesor asociado, Escuela de Sistemas, Facultad de Minas, Universidad Nacional de Colombia, Colombia.
  • Carlos Jaime Franco G. Doctor en Ingeniería- Recursos Hidráulicos, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, Colombia. Profesor asociado, Escuela de Sistemas, Facultad de Minas, Universidad Nacional de Colombia, Colombia.
  • Hernán Alonso García Estudiante, Ingeniaría de Sistemas, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, Colombia.
Palabras clave: COLOMBIA, PRONOSTICOS DE DEMANDA, REDES NEURONALES, ELECTRICIDAD

Resumen

En este artículo se compara el desempeño de un modelo ARIMA, un perceptron multicapa y una red neuronal autorregresiva para pronosticar la demanda mensual de electricidad en Colombia para el siguiente mes adelante. Los datos disponibles fueron divididos en dos conjuntos, el primero para estimar los parámetros del modelo y el segundo para la capacidad de predicción por fuera de la muestra de calibración. Los resultados revelan que la red neuronal autorregresiva es capaz de pronosticar la demanda con mayor precisión que los otros dos modelos cuando la totalidad de los datos es considerada.

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Publicado
2009-09-30
Cómo citar
Velásquez H., J. D., Franco G., C. J., & García, H. A. (2009). UN MODELO NO LINEAL PARA LA PREDICCIÓN DE LA DEMANDA MENSUAL DE ELECTRICIDAD EN COLOMBIA. Estudios Gerenciales, 25(112), 37-54. https://doi.org/10.1016/S0123-5923(09)70079-8
Sección
Artículo de investigación