Definición de una red neuronal para simular el consumo eléctrico horario de la Ciudad de Salta

Abstract

Los pronósticos de demanda de electricidad son extremadamente importantes para los proveedores de energía y otros participantes en la generación, transmisión, distribución y mercados de energía eléctrica. Los modelos precisos para el pronóstico de carga de energía eléctrica son esenciales para la operación y planificación de una ciudad, localidad o región de interés. Además de desempeñar un papel muy importante en el campo de la programación, análisis de contingencia, análisis de flujo de carga, planificación y mantenimiento del sistema eléctrico. Es por eso que en este artículo se presenta un modelo basado en redes neuronales artificiales (ANN) con el fin de poder predecir la de-manda eléctrica horaria, discriminada por mes. Si bien en la literatura existen modelos que ayudan a resolver el problema, al aplicarlo para esta situación se presentaron demasiadas divergencias entre los valores arrojados y los valores reales. Este estudio se lleva a cabo a partir de los datos, para Salta Capital en la provincia de Salta. Los resultados así obtenidos fueron comparados con valores de consumo reales para medir la eficiencia de los modelos definidos.