O. Trull, J. C. García Díaz
La predicción de la demanda eléctrica basada en el pronóstico de series temporales es una tarea esencial para los operadores de redes de distribución a cargo de la distribución y planificación de la electricidad. Las técnicas de previsión siempre tienen que trabajar con varias irregularidades en las series de tiempo. El más significativo es el efecto calendario. Muchos estudios anteriores abordan este tema aplicando variables ficticias. Presentamos una nueva propuesta donde el efecto de calendario se incluye como parte del modelo en lugar de como un modificador externo. Estas irregularidades se incluyen como nuevas estacionalidades utilizando intervalos discretos en modelos múltiple estacionales de Holt-Winters. Esta metodología se aplica a la previsión de la demanda de electricidad en España, especialmente para hacer frente a las vacaciones de Semana Santa. Los resultados son mostrados y discutidos.
Keywords: Predicción series temporales, Holt-Winters, demanda eléctrica, efecto calendario
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ST-1 Time Series
September 4, 2019 12:00 PM
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