Predicción del precio de la energía eléctrica con un modelo de redes neuronales y usando variables macroclimáticas.

Abstract

Se hace una breve descripción de las características del Precio de la Energía en Bolsa en Colombia y de las variables que pueden incidir en su formación. Debido a la naturaleza empírica de los diversos parámetros, que hacen parte del diseño de las Redes Neuronales se realizan experimentos con diversos casos, en los cuales se varían algunos parámetros y se llega al diseño de una Red Neuronal que modela adecuadamente el Precio de la Energía. Las variables finalmente seleccionadas para modelar el Precio de la Energía en Bolsa son el embalse ofertable agregado, los aportes agregados al sistema y las anomalías de temperatura superficial del mar en la región Niño 3-4 del Océano Pacifico. Se presentan algunos resultados seguidos de algunas conclusiones