Modelado y pronóstico de precios de electricidad utilizando la técnica de conjuntos de series de tiempo: aplicación al mercado eléctrico peruano

• Autor: Mancha Gonzales,Salvatore
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Peruana Unión
• Repositorio: UPEU-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/7685
• Enlace del recurso: http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7685
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Mercado eléctrico peruano; Análisis y pronóstico de precios de electricidad; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

En los mercados eléctricos actuales, el pronóstico preciso del precio de la electricidad proporciona información valiosa para la toma de decisiones entre los participantes, lo que garantiza un funcionamiento fiable del sistema eléctrico. Sin embargo, las complejas características de las series temporales de precios de la electricidad dificultan la obtención de previsiones precisas. Este estudio aborda este desafío introduciendo un enfoque para predecir precios en el mercado eléctrico peruano. Este enfoque implica el preprocesamiento de la serie temporal mensual de precios de la electricidad, abordando los valores faltantes, estabilizando la varianza, normalizando los datos, logrando la estacionariedad y considerando cuestiones de estacionalidad. Después de esto, se emplean seis modelos base estándar para modelar la serie temporal, seguidos de la aplicación de tres modelos de aprendizaje conjunto para pronosticar la serie temporal del precio de la electricidad. También se efectuaron comparaciones entre los precios de la electricidad pronosticados y observados utilizando medidas de precisión del error medio, evaluación gráfica y una prueba estadística de igualdad precisión de pronóstico. Los resultados mostraron que el enfoque de aprendizaje conjunto propuesto, es una herramienta eficiente y precisa para pronosticar los precios mensuales de la electricidad en el mercado eléctrico peruano. Además, los modelos de aprendizaje conjunto superaron los resultados de estudios anteriores. Finalmente, si bien se han realizado numerosos estudios globales desde diversas perspectivas, no se ha llevado a cabo ningún análisis utilizando un enfoque de aprendizaje conjunto para pronosticar los precios de la electricidad en el mercado eléctrico peruano.