M. C. Ruiz Abellón, L. A. Fernández-Jiménez, A. Gabaldón Marín, A. Guillamón Frutos
La predicción de la demanda se refiere tradicionalmente a la predicción puntual del consumo eléctrico en diferentes niveles de agregación. Aunque la literatura en este campo es muy amplia, es bastante reducida si nos referimos a la predicción probabilística de la demanda, que resulta de especial utilidad en la toma de decisiones.
En este trabajo mostramos la aplicación de la predicción probabilística en la Respuesta de la Demanda (variación temporal en la demanda del consumidor respecto a su patrón normal). La propuesta se ilustra con los datos de consumo eléctrico de una localidad española, para los cuales se aplican técnicas de aprendizaje máquina basadas en regresión cuantil como QRF (Quantile Regression Forest) y se analizan diferentes medidas para evaluar la calidad de las predicciones. A partir de las predicciones probabilísticas obtenidas, se simulan estrategias de Respuesta de la Demanda teniendo en cuenta el modelo físico de comportamiento de la carga.
Keywords: Predicción probabilística, regresión cuantil, aprendizaje máquina, Respuesta de la Demanda.
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Applications of Statistics
November 8, 2023 12:00 PM
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