Predicción de demanda eléctrica utilizando redes neuronales artificiales para un sistema de distribución de energía eléctrica

Resumen

Este trabajo de investigación tiene como finalidad realizar la proyección de la demanda de energía eléctrica mediante un modelo de Redes Neuronales Artificiales (RNA). Para desarrollar esta proyección se utilizan datos de consumos históricos (demanda máxima mensual) entregados por la empresa eléctrica durante en el periodo de tiempo 2019 - 2021. La proyección de la demanda de energía eléctrica es fundamental para poder garantizar principalmente la continuidad del suministro eléctrico generando confiabilidad en los consumidores. En este proyecto se pone a prueba un modelo de RNA, las cuales han venido desarrollándose con mayor frecuencia a lo largo del tiempo. El procesamiento de los datos se realiza a través de 3 capas que forman parte de la RNA, estas capas consisten en: capa de entrada, oculta y salida, las cuales mediante procesos matemáticos entregan valores continuos que representan el resultado. El desarrollo de los resultados se divide en etapas, las cuales consisten en: entrenamiento de la RNA con el 85% de los datos histórico, prueba de la RNA bajo el criterio de evaluación Error Porcentual Absoluto Medio (MAPE) entre el 15% de los valores no utilizados en el entrenamiento frente a la proyección para dicha cantidad de históricos, esta etapa permite demostrar la confiabilidad del modelo en base al porcentaje de error, y así realizar una proyección con mayor horizonte de tiempo.