Predicción del Precio de la Electricidad en la Bolsa mediante un Modelo Neuronal No-Lineal Autorregresivo con Entradas Exógenas

Se realizó la predicción del precio de energía de bolsa promedio mensual en el mercado eléctrico colombiano por medio de un modelo de redes neuronales no-lineal autorregresivo. Considerando como entradas exógenas: la demanda, la relación entre generación hidráulica-térmica, la probabilidad del Fenóm...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Agudelo,Adriana P, López-Lezama,Jesús M, Velilla,Esteban
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Centro de Información Tecnológica 2015
Materias:	precio de bolsa hidrología redes neuronales artificiales modelos autorregresivos series de tiempo
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642015000600012
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spelling	oai:scielo:S0718-076420150006000122015-11-20Predicción del Precio de la Electricidad en la Bolsa mediante un Modelo Neuronal No-Lineal Autorregresivo con Entradas ExógenasAgudelo,Adriana PLópez-Lezama,Jesús MVelilla,Esteban precio de bolsa hidrología redes neuronales artificiales modelos autorregresivos series de tiempo Se realizó la predicción del precio de energía de bolsa promedio mensual en el mercado eléctrico colombiano por medio de un modelo de redes neuronales no-lineal autorregresivo. Considerando como entradas exógenas: la demanda, la relación entre generación hidráulica-térmica, la probabilidad del Fenómeno de El Niño y el volumen útil diario energía; y como variable autorregresiva el precio de bolsa promedio mensual. Para el entrenamiento, validación y pruebas se analizaron datos entre enero de 2003 y marzo de 2014. Adicionalmente, la efectividad del modelo fue probada con datos entre abril de 2014 y febrero de 2015. Se observó que al incorporar la historia del precio y variables dependientes de condiciones hidrológicas como el Fenómeno del Niño en el modelo, se puede reproducir adecuadamente la dinámica del precio de la energía en Colombia, incluso en meses posteriores al periodo de tiempo considerado.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.26 n.6 20152015-01-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642015000600012es10.4067/S0718-07642015000600012
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description	Se realizó la predicción del precio de energía de bolsa promedio mensual en el mercado eléctrico colombiano por medio de un modelo de redes neuronales no-lineal autorregresivo. Considerando como entradas exógenas: la demanda, la relación entre generación hidráulica-térmica, la probabilidad del Fenómeno de El Niño y el volumen útil diario energía; y como variable autorregresiva el precio de bolsa promedio mensual. Para el entrenamiento, validación y pruebas se analizaron datos entre enero de 2003 y marzo de 2014. Adicionalmente, la efectividad del modelo fue probada con datos entre abril de 2014 y febrero de 2015. Se observó que al incorporar la historia del precio y variables dependientes de condiciones hidrológicas como el Fenómeno del Niño en el modelo, se puede reproducir adecuadamente la dinámica del precio de la energía en Colombia, incluso en meses posteriores al periodo de tiempo considerado.
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