Modelización de los días festivos en la predicción de demanda de energía eléctrica

López González, Juan Daniel (2020). Modelización de los días festivos en la predicción de demanda de energía eléctrica. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S.I. Industriales (UPM).

Description

Title: Modelización de los días festivos en la predicción de demanda de energía eléctrica
Author/s:
  • López González, Juan Daniel
Contributor/s:
  • Juan Ruiz, Jesús
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales
Date: February 2020
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. Industriales (UPM)
Department: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

La energía eléctrica constituye actualmente uno de los bienes de primera necesidad del ser humano. El avance de la tecnología y en definitiva el progreso de la sociedad favorecen que el consumo de electricidad sea cada vez mayor. El sector industrial, el sector servicios, los hogares y, cada vez en mayor medida, los transportes, necesitan de la energía eléctrica para su correcto funcionamiento. Por tanto, el sector de la generación de energía se ha convertido en un sector estratégico para la economía mundial. Sin embargo, la energía eléctrica presenta el gran inconveniente de que no puede almacenarse. Existen centrales hidráulicas de bombeo y pequeños sistemas de baterías que pueden almacenar pequeñas cantidades de energía, que no son significativas cuando la producción de electricidad que se necesita es en grandes cantidades. Así, en cada momento de tiempo es necesario producir un volumen de energía eléctrica semejante al volumen demandado, puesto que el exceso de energía producida no será utilizado y, además, los costes asociados a su producción serán mayores de los necesarios. Por este motivo, es imprescindible contar con las herramientas necesarias para poder predecir con precisión la demanda de energía eléctrica de una determinada sociedad. Establecer un equilibrio entre lo demandado y lo producido se refleja en la disminución de costes de producción, distribución y transporte para el agente del sistema eléctrico encargado de cada una de estas tareas, lo que se traduce en una disminución del precio de la electricidad para el consumidor final. Además, este equilibrio también repercute positivamente a nivel medioambiental, reduciendo las emisiones de gases contaminantes para el medio ambiente. En España, el agente del sistema eléctrico encargado de realizar estas predicciones es Red Eléctrica de España (REE). Para realizar una predicción precisa, el Laboratorio de Estadística de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial de la Universidad Politécnica de Madrid ha realizado en colaboración con Red Eléctrica de España un estudio de predicción de demanda eléctrica basado en 24 modelos correspondientes a cada una de las 24 horas del día. Este estudio modeliza la demanda a partir de un modelo REG-ARIMA, mediante el análisis de la serie temporal usando polinomios autorregresivos integrados de media móvil, regulares y estacionales; y factores de regresión para las variables explicativas de la demanda. Los principales factores que influyen en la demanda de energía eléctrica son el clima (concretamente el factor que más influye del clima es la temperatura), la actividad económica y la laboralidad, es decir, las presencia de festividades. El modelo de predicción actual se centra en la temperatura y la laboralidad para explicar las variabilidad de la demanda eléctrica, dado que la actividad económica es un factor cuya influencia se manifiesta en el largo plazo y se puede introducir en intervalos de tiempo mayores a los que se van a emplear para la predicción. El presente Trabajo de Fin de Grado está enfocado en el estudio del efecto de los días festivos nacionales en la demanda de energía eléctrica peninsular. El objetivo es analizar cómo están modelizadas estas festividades dentro del modelo de predicción actual y analizar si los efectos que ocasionan en la demanda son semejantes, pudiendo agruparlos para aplicarlos a un modelo general de predicción de demanda de energía eléctrica diaria.

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Item ID: 61149
DC Identifier: http://oa.upm.es/61149/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:61149
Deposited by: Biblioteca ETSI Industriales
Deposited on: 07 Apr 2020 07:36
Last Modified: 17 Jun 2020 22:30
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