Predicción de los precios promedios mensuales de contratos despachados en el mercado mayorista de electricidad en Colombia usando máquinas de vectores de soporte
Autor | Juan David Velásquez H. - Carlos Jaime Franco C. - Yris Olaya M. |
Cargo | Doctor en Ingeniería, Área de Sistemas Energéticos, Universidad Nacional de Colombia, Medellín, Colombia, 2009 - Doctor en Ingeniería, Área de Sistemas Energéticos, Universidad Nacional de Colombia, Medellín, Colombia, 2002 - Doctora en Economía de los Recursos Minerales, Colorado School of Mines, Colorado, Estados Unidos, 2006 |
Páginas | 321-337 |
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Cuad. Adm. Bogotá (Colombia), 23 (40): 321-337, enero-junio de 2010
* Artículodeinvestigacióncientícaytecnológica.EsproductodelainvestigaciónrealizadaporlosgruposdeMerca-
dosEnergéticosyComputaciónAplicadaenelModeladoylaPrediccióndeVariablesEconómicasenMercadosde
Energía.PatrocinadoporlaFacultaddeMinas,UniversidadNacionaldeColombia,Medellín,Colombia.Elartículo
serecibióel24-09-2009yseaprobóel09-03-2010.
** DoctorenIngeniería,ÁreadeSistemasEnergéticos,UniversidadNacionaldeColombia,Medellín,Colombia,2009;
MagísterenIngenieríadeSistemas,UniversidadNacionaldeColombia,Medellín,1997.Profesorasociado,Escuela
deSistemas,FacultaddeMinas,UniversidadNacionaldeColombia.DirectordelgrupodeinvestigaciónComputación
Aplicada.MiembrodelgrupodeinvestigaciónMercadosEnergéticos,FacultaddeMinas,UniversidadNacionalde
Colombia.Correoelectrónico:jdvelasq@unal.edu.co.
*** DoctorenIngeniería,ÁreadeSistemasEnergéticos,UniversidadNacionaldeColombia,Medellín,Colombia,2002;
MagísterenAprovechamientodeRecursosHidráulicos,UniversidadNacionaldeColombia,Medellín,1996.Profesor
asociado,EscueladeSistemas,FacultaddeMinas,UniversidadNacionaldeColombia.Miembrodelosgruposdein-
vestigaciónMercadosEnergéticosydeComputaciónAplicada,FacultaddeMinas,UniversidadNacionaldeColombia.
Correoelectrónico:cjfranco@unal.edu.co.
****DoctoraenEconomíadelosRecursosMinerales,ColoradoSchoolofMines,Colorado,EstadosUnidos,2006;Ma-
gísterenIngenieríadeSistemas,UniversidadNacionaldeColombia,Medellín,Colombia,1999.Profesoraasociada,
EscueladeSistemas,FacultaddeMinas,UniversidadNacionaldeColombia.DirectoradelgrupodeMercadosEner-
géticos.MiembrodelgrupodeComputaciónAplicada,FacultaddeMinas,UniversidadNacionaldeColombia.Correo
electrónico:yolayam@unal.edu.co.
Predicción de los Precios
Promedios mensuales
de contratos desPachados
en el mercado mayorista
de electricidad en colombia
usando máquinas de vectores
de soPorte*
Juan David Velásquez H.**
Carlos Jaime Franco C.***
Yris Olaya M.****
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Juan DaviD velásquez H., Carlos Jaime FranCo C., Yris olaYa m.
Prediccióndelosprecios
promediosmensualesde
contratosdespachadosen
elmercadomayoristade
electricidadenColombia
usandomáquinasde
vectoresdesoporte
Resumen
La predicción de los precios de la electricidad en los mercados liberalizados y
desregulados ha sido considerada una tarea difícil, debido a la cantidad y com-
plejidad de factores que gobiernan los precios. En este artículo se pronostican
los precios promedios mensuales de los contratos despachados en el mercado
eléctrico de Colombia usando una novedosa red neuronal, conocida como má-
quina de vectores de soporte. Se comparan los pronósticos obtenidos con un
perceptrón multicapa y un modelo ARIMA. Los resultados obtenidos muestran
que la máquina de vectores de soporte captura de mejor forma la dinámica in-
trínseca de la serie de tiempo y es capaz de pronosticar con mayor precisión
para un horizonte de 12 meses adelante.
Palabras clave:
estudios comparativos, series no lineales, predicción, precios de electricidad,
redes neuronales.
ForecastingAverage
MonthlyPricesfor
ColombianWholesale
ElectricityMarket
Contracts
AbstRAct
Forecasting electricity prices in liberalized, deregulated markets has always
been considered a difcult task, due to the number of factors that govern pri-
ces and to their complexity. This article predicts the average monthly prices for
Colombian electricity market contracts by using a novel neural network known
as the support vector machine. Forecasts obtained using a multilayer percep-
tron are compared to forecasts obtained using an ARIMA model. The results
show that the support vector machine better captures the intrinsic dynamics
of the time series and is able to make more precise forecasts considering a
12-month horizon.
Key words:
Comparative studies, non-linear series, prediction, electricity prices, neural
networks.
Prediçãodospreços
médiosmensaisde
contratosdespachados
nomercadoatacadistade
eletricidadenaColômbia
usandomáquinasde
vetoresdesuporte
Resumo
A predição dos preços da eletricidade nos mercados liberalizados e desregula-
dos tem sido considerada uma tarefa difícil, devido à quantidade e complexidade
de fatores que governam os preços. Neste artigo prognosticam-se os preços
médios mensais dos contratos despachados no mercado elétrico da Colômbia
usando uma inovadora rede neural, conhecida como máquina de vetores de
suporte. Comparam-se os prognósticos obtidos com um perceptron multica-
mada e um modelo ARIMA. Os resultados obtidos mostram que a máquina de
vetores de suporte captura de melhor forma a dinâmica intrínseca da série de
tempo e é capaz de prognosticar com maior precisão para um horizonte de 12
meses adiante.
Palavras chave:
estudos comparativos, séries não lineares, predição, preços de eletricidade,
redes neurais.
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