Observatorio de I+D+i UPM

Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Estimación de un modelo lineal dinámico para la predicción de la demanda eléctrica
Año:2016
Áreas de investigación
  • Estadística,
  • Ingenierías
Datos
Descripción
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.
Internacional
No
Nombre congreso
XXXVI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa y de las X Jornadas de Estadística Pública
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Toledo
Revisores
Si
ISBN o ISSN
0000000000
DOI
Fecha inicio congreso
05/09/2016
Fecha fin congreso
07/09/2016
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Título de las actas
XXXVI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa y de las X Jornadas de Estadística Pública
Esta actividad pertenece a memorias de investigación
Participantes
  • Autor: Francisco Javier Cara Cañas (UPM)
  • Autor: Eduardo Caro Huertas (UPM)
  • Autor: Jesus Juan Ruiz (UPM)
Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Estadística computacional y Modelado estocástico
  • Departamento: Ingeniería de Organización, Administración de Empresas y Estadística
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