Comparación de técnicas estadísticas de pronóstico para la demanda de energía eléctrica

Abstract

En este artículo se muestra una comparación de tres métodos para realizar pronóstico, aplicados sobre la demanda de energía eléctrica diaria de Colombia. La caracterización del comportamiento y pronóstico de la demanda energética diaria tiene gran importancia para las entidades reguladoras de la energía en Colombia. Cada vez son más las técnicas exploradas con el fin de mejorar los pronósticos de consumo de energía del país; por ello, en este trabajo se muestra una comparación de tres técnicas estadísticas aplicadas a su pronóstico, determinando las ventajas y desventajas de cada una, a partir de sus resultados y cuál es la más eficiente acorde con el indicador de error absoluto medio porcentual (MAPE). Entre los resultados se encuentran eficientes los modelos: econométrico y bayesiano utilizado, pero no muy acertado el modelo estimado SARIMA. This paper shows a comparison of three methods to do forecasts, applied to electric energy daily demand of Colombia. The characterization of the behavior and forecast of daily energy demand of the country is very important for energy regulators in Colombia. Increasingly explored techniques are created in order to improve forecasts of energy consumption in the country, so this work is a comparison of three statistical techniques applied to forecast it, determining the advantages and disadvantages of each of these from their results and the most efficient according to the indicator: mean absolute percentage error (MAPE). SARIMA techniques are found to be inadequate, whereas econometric and Bayesian method are efficient.

Keywords

• Demanda de Energía
• series de tiempo
• regresión Gaussiana bayesiana
• Colombia
• método MCMC.