Pronóstico de demanda eléctrica a través de un algoritmo de redes neuronales
Date
2026-03
Authors
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Publisher
Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Abstract
“La realización de esta tesis es conveniente porque en los últimos años hemos tenido un aumento en la demanda de energía y es necesario tener pronósticos a fin de tener expectativas o contar con bases para enfrentar y absorber dicho crecimiento, empezando por analizar el comportamiento del día siguiente. Además de que existen varios pronósticos a mediano y largo plazo, pero también es importante realizar el análisis a un futuro más próximo (corto plazo) y que los operadores del CENACE, en su momento, puedan tomar decisiones fundamentadas en lo que se espera del comportamiento de la demanda eléctrica para las siguientes horas. La implementación del algoritmo de redes neuronales que se presenta en este documento es basada en el hecho de que en la actualidad buscamos soluciones eficaces y rápidas, es por eso que la arquitectura elegida es la de redes neuronales recurrentes (RNN) pues estas son particularmente útiles para el pronóstico de series temporales, tienen una memoria interna que les permite mantener información de entradas anteriores y procesar datos. Esto último será lo que nos ayude a obtener el pronóstico de la demanda, lo cual es un beneficio que aportará dicha investigación en el campo de la electricidad siendo de gran utilidad pues es aplicado en un fenómeno de máxima importancia, y hasta preocupación, para ofrecer calidad en la energía y un buen desarrollo del SEN”.
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