%0 Journal Article 
%A Hernández Gómez, Pedro Alberto
%T Desarrollo de un modelo de previsión de la demanda eléctrica: aplicación a un usuario universitario
%D 2009
%U http://hdl.handle.net/10317/1323
%X [ESP] El objetivo primordial que persigue el presente PFC consiste en cuantificar la ventaja económica que supondrá incurrir en el mercado diario de energía eléctrica, frente a las otras opciones de tarificación eléctrica (a tarifa general o mediante pacto con comercializador). Para poder participar en el mercado diario de electricidad, es necesario aportar al operador del mercado una previsión más o menos acertada de la energía que consumiremos en el futuro inmediato (a un día vista), para lo que se hace necesaria la creación de un modelo de previsión adecuado. Al ser el consumo eléctrico una serie temporal estacional cuasiestacionaria, se decidió por tratar de modelizarla mediante un modelo ARIMA, estimado y calculado mediante la herramienta MATLAB.
La realización del modelo ARIMA mediante MATLAB introduce una nueva posibilidad al proyecto. El coste computacional que supone crear un solo modelo que prediga el año entero no es en realidad mucho menor al que conlleva crear un programa que gestione los datos de modo que para cada día del año, para cada hora, en cada sesión del mercado, se realice un nuevo modelo distinto de los anteriores y, teóricamente, más fiable. Además, es fácil imaginar que un único modelo no es capaz de predecir con la suficiente precisión datos eléctricos en fechas muy dispares (no es lo mismo un festivo de verano que un día laboral de invierno, etc.). Por lo tanto gran parte del trabajo ha consistido en la creación de nuevos scripts de MATLAB que automatizan el proceso de obtención y uso del modelo de una manera relativamente cómoda.
Todos los scripts así desarrollados han pretendido crear el núcleo computacional de un posible programa capaz de realizar las predicciones de cada día, a cada hora, que el operador del mercado necesitaría para poder realizar la casación de nuestras ofertas de adquisición de energía. Y es éste método el que se ha seguido para obtener las previsiones con las que hemos trabajado, y con las que hemos realizado la comparativa original, a la sazón, objetivo primordial del presente proyecto. [ENG] The main objective pursued by this PFC is to quantify the economic benefit will incur the daily market power compared to other electric charging options (a general charge or by agreement with marketing). To participate in the daily market of electricity, it is necessary to bring to the market operator a more or less accurate estimate of the energy we consume in the near future (one day hearing), for which it is necessary to create a model proper estimate. As the power consumption a quasi-stationary seasonal time series, it was decided to try to model it by an ARIMA model, estimated and calculated using the MATLAB tool. The completion of the ARIMA model by MATLAB introduces a new possibility for the project. The computational cost involved in building a single model that predicts the entire year it is in fact much lower than that involves creating a program that manages the data so that for each day in the year, for each hour in each session from the market, make a new different from the previous model, and theoretically more reliable. It is easy to imagine that a single model can not predict with sufficient precision electrical data in very different dates (not the same one summer holiday one business day of winter, etc..). Thus much of the work involved the creation of new MATLAB scripts that automate the process of obtaining and using the model of a relatively comfortable. All scripts developed and have tried to create the computational core of a possible program that can make predictions every day, every hour, the market operator would need to allow the appeal of our energy bids. And is this method that was used for obtaining estimates with which we worked, and with that we made the original comparison, then, the primary objective of this project.
%K Ingeniería Eléctrica
%K Energía eléctrica
%K Redes de transporte eléctrico
%K Tarifas eléctricas
%K Modelo ARIMA
%K MATLAB
%K Electric power
%K Electricity transmission networks
%K Electric rates
%~ GOEDOC, SUB GOETTINGEN