Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Communications at congresses:
Estimación de un modelo lineal dinámico para la predicción de la demanda eléctrica
Year:2016
Research Areas
  • Statistics,
  • Engineering
Information
Abstract
La predicción de la demanda eléctrica puede llevarse a cabo mediante un modelo de regresión debido a la gran influencia que tienen variables como la temperatura o las características del día predicho (día de la semana, festivo, ...). Sin embargo, los errores obtenidos con este modelo están correlacionados a causa de la naturaleza dinámica de los datos. En la literatura especializada es usual considerar entonces modelos ARIMA para modelar dichos errores, lo que se conoce como modelos reg-ARIMA. Estos modelos, aunque son sencillos en su formulación, presentan el inconveniente de que son difíciles de estimar y, en general, es necesario utilizar algoritmos iterativos que consumen grades recursos de computación y de tiempo, y que además están sujetos a problemas de mínimos locales. En este trabajo se propone utilizar un modelo dinámico lineal para los errores de la regresión, y un un algoritmo no iterativo para estimar dicho modelo. El modelo dinámico lineal incluye de manera elegante tendencias y estacionalidades y es fácilmente aplicable al caso multivariante. En cuanto al algoritmo empleado, se basa en la factorización de la matriz de Hankel formada con las autocorrelaciones estimadas. El método se ha aplicado a datos reales y se han analizado sus ventajas e inconvenientes.
International
No
Congress
XXXVI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa y de las X Jornadas de Estadística Pública
960
Place
Toledo
Reviewers
Si
ISBN/ISSN
0000000000
Start Date
05/09/2016
End Date
07/09/2016
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1
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10
XXXVI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa y de las X Jornadas de Estadística Pública
Participants
  • Autor: Francisco Javier Cara Cañas (UPM)
  • Autor: Eduardo Caro Huertas (UPM)
  • Autor: Jesus Juan Ruiz (UPM)
Research Group, Departaments and Institutes related
  • Creador: Grupo de Investigación: Estadística computacional y Modelado estocástico
  • Departamento: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
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