PRONÓSTICO DE DEMANDA DE MUY CORTO PLAZO UTILIZANDO RAZONAMIENTO INDUCTIVO FUZZY Y ALGORITMOS EVOLUTIVOS

Abstract

Este trabajo se enfocará en la modelación Cualitativa– Cuantitativa Razonamiento Inductivo Fuzzy (FIR), aplicada al problema de Pronóstico de Demanda de Muy Corto Plazo (PDMCP). El PDMCP predice el comportamiento de la demanda a partir del último dato real agregado, con el fin de establecer las desviaciones de la demanda programada versus la real. La Metodología FIR & SRA propuesta se verifica con varios horizontes de pronóstico, verificando la eficiencia del modelo. El modelo considera la temperatura, debido a la correlación que tiene en el corto plazo con la demanda de un Sistema Eléctrico.

Keywords

• Series Temporales
• Inteligencia Artificial
• Razonamiento Inductivo Fuzzy
• Algoritmos Evolutivos