Pronóstico de la demanda eléctrica a corto plazo con lógica difusa.

  • Jordan Blancas Universidad Nacional de Ingeniería - Fondecyt. Perú
  • Julien Noel, Ingeniero Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC). Perú

Resumen

En este artículo, lógica difusa es aplicada al problema del pronóstico de la demanda eléctrica de corto plazo (día siguiente) en sistemas eléctricos de potencia. Para lograrlo es necesario seleccionar los datos históricos a utilizar y pre procesarlos con el método c-means agrupándolos de acuerdo a niveles de potencia (MW) para definir la cantidad de funciones de pertenencia del sistema difuso, lo cual es de suma importancia para el cálculo del menor error de pronóstico; finalmente los datos históricos son ingresados al sistema difuso implementado en MATLAB. Esta metodología es aplicada para pronosticar la demanda eléctrica diaria del Sistema Eléctrico peruano utilizando los datos históricos de la demanda real ejecutada para el periodo de estudio y mediante el cálculo del error MAPE se demuestra que la lógica difusa brinda mejores resultados que la metodología tradicional para el pronóstico de la demanda eléctrica, por lo que se sugiere la implementación práctica al COES-SINAC.


Palabras clave:


Demanda de Energía; Energía Eléctrica; Lógica Difusa; Pronóstico; Sistema Eléctrico Interconectado; Perú

Biografía del autor

Jordan Blancas, Universidad Nacional de Ingeniería - Fondecyt. Perú

Becario de Maestría en Ciencias con Mención en Energética de la Universidad Nacional de Ingeniería-Fondecyt, Ingeniero Mecánico Electricista (Perú).

Julien Noel, Ingeniero, Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC). Perú

Universidad de Ingeniería y Tecnología (UTEC), Ingeniería de la Energía.

Publicado
2018-10-26
Como citar
BLANCAS, Jordan; NOEL, Julien. Pronóstico de la demanda eléctrica a corto plazo con lógica difusa.. ENERLAC. Revista de energía de Latinoamérica y el Caribe, [S.l.], v. 2, n. 1, p. 8-27, oct. 2018. ISSN 2631-2522. Disponible en: <http://enerlac.olade.org/index.php/ENERLAC/article/view/52>. Fecha de acceso: 26 mar. 2019