MANUEL MARTIN MERINO ACERA

La energía eléctrica se ha convertido en un bien indispensable y de gran interés estratégico para la economía de los países avanzados. Por esta razón las compañías eléctricas deben adecuar la produccion a la demanda para garantizar a sus clientes la calidad de servicio contratada a un precio competitivo. Para conseguir este objetivo es necesario predecir la demanda de energia con antelacion suficiente para poder planificar la produccion. Una prediccion inferior al consumo hara que el proveedor deba comprar en energia en el mercado nacional intradiario o que deba generar la energia faltante por medios mas caros de los que se hubieran utilizado con una prediccion correcta. Esto supondra perdidas economicas tanto para la empresa como para sus clientes. Ademas, si el resto de compañias han subestimado la demanda se pueden incluso producir cortes en el suministro con perdidas economicas importantes. Por otro lado, sobreestimar la demanda implica que es necesario vender la energia sobrante en el mercado intradiario a un precio inferior al deseado perdiendo dinero. Por tanto, es muy importante predecir la demanda de energia futura con el menor error posible. Sin embargo, el consumo de energia depende de muchos factores como la estacion del año, la temperatura, el dia de la semana, etc. Esto hace que su prediccion sea un problema complejo que requiere el uso de tecnicas sofisticadas. En este proyecto, hemos abordado dos problemas especificos que interesan a las electricas: prediccion de la demanda maxima de energia y prediccion del consumo por franjas horarias.