REVISTA DE INGENIERIA DYNA

Palabras clave:

Demanda de la energía eléctrica, Predicción a Largo Plazo, Regresión Lineal Múltiple, Regresión Logarítmica, Algoritmos Genéticos, Redes Neuronales Artificiales, Sistemas eléctricos insulares, lectricity Demand, Long-Term Prediction, Multiple Linear Regression, Multiple Logarithmic Regression, Support Vector Machine, Genetic Algorithms, Artificial Neural Networks, Insular Electric System

Tipo de artículo:

NOTA TECNICA / TECHNICAL NOTE

Sección:

COLABORACIONES / COLLABORATIONS

RESUMEN:
Predicciones de la demanda de energía eléctrica (DEE) a largo plazo son importantes para empresas del sector eléctrico y empresas de gestión de recursos y planificación del territorio. Se destaca la necesidad y repercusión de disponer de predicciones adecuadas de la DEE. Nuevos escenarios implica mayores esfuerzos, tanto al considerar nuevas variables, como en la búsqueda y uso de métodos eficientes de la ingeniería computacional. Se evalúa la predicción de la DEE con variados métodos e inclusión de la variable Índice de Precios de Consumo (IPC), para el sistema eléctrico de la Región Canaria, de especial interés por ser un sistema eléctrico aislado.

Palabras clave: Demanda de Energía Eléctrica, Predicción a Largo Plazo, Algoritmos Evolutivos, Redes Neuronales Artificiales, Sistemas Eléctricos Aislados.