Modelo para el pronóstico del precio de la energía eléctrica en Colombia

  • Jorge Barrientos Universidad de Antioquia
  • Edwin Rodas Compañía XM S.A.
  • Esteban Velilla Universidad de Antioquia
  • Mauricio Lopera Universidad de Antioquia
  • Fernando Villada Universidad de Antioquia
Palabras clave: precio, demanda, oferta, función de impulso-respuesta, vectores, redes neuronales

Resumen

En este trabajo se investigan los factores que determinan el precio de la energía eléctrica en el Mercado colombiano. También se lleva a cabo un ejercicio de pronóstico de largo plazo para los precios de la energía transados en la bolsa energética, para este propósito utilizamos técnicas de vectores de corrección de errores y el enfoque de redes neuronales. La conclusión más relevante es que dado el ambiente optimista que rodea la economía colombiana para los próximos años, los precios de la energía en el largo plazo tendrán una tendencia al alza.

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Biografía del autor/a

Jorge Barrientos, Universidad de Antioquia

Docente del Departamento de Economía, Facultad de Ciencias Económicas, Universidad de Antioquia

Edwin Rodas, Compañía XM S.A.

Ingeniero Electricista de la compañía XM S.A. E.S.P.

Esteban Velilla, Universidad de Antioquia

Docente del Departamento de Ingeniería Eléctrica, Facultad de Ingeniería, Universidad de Antioquia.

Mauricio Lopera, Universidad de Antioquia

Docente del Departamento de Estadística y Matemáticas, Facultad de Ciencias Económicas, Universidad de Antioquia.

Fernando Villada, Universidad de Antioquia

Departamento de Ingeniería Eléctrica, Facultad de Ingeniería, Universidad de Antioquia.

Citas

Aggarwal, Sanjeev K.; Saini, Lalit M. &Kumar, Ashwani. (2009). “Electricity Price Forecasting in Deregulated Markets: a Review and Evalution”, Electrical Power and Energy Systems, Vol.31, pp.13- 22.

AzadeH, A.; Ghadrei, S.F. & Pourvalikhan, B. (2009). “One Day – Ahead Price Forecasting for Electricity Market of Iran Using Combined Time Series and Neural network model”, Hybrid Intelligent Models and Applications, Mayo 2009, pp.44 – 47.

Gradojevic, N & Yang, J. (2000). “The Application of Artificial Neural Networks to Exchange Rate Forecasting: the Role of Market Microstructure Variables”; Bank of Canada, Working paper 2000-23, pp.10-27.

Haykin, Simon (1994). Neural Networks. A Comprehensive Foundation. Macmillan College Publishing Company.

Hamilton, James (1994). Time Series Analysis. Princeton Johnston, John & Dinardo, John (1997). Econometrics Methods. McGrawHill.

Lira, F.; Muñoz, C.; Nuñez, F. &y Cipriano, A. (2009). “Short-term Forecasting of Electricity Prices in the Colombian Electricity Market”. IET Generation, Transmission & Distribution, Vol. 3, Issue. 11, pp.980 – 986.

MATLAB (2012).http://www.mathworks.com/help/pdf_doc/nnet/nnet_ug.pdf 26 de Enero 2012.

Tang, Qi & Gu, Danzhen (2010). “Day-Ahead Electricity Prices Forecasting Using Artificial Neural Networks”, Artificial Intelligence and Computational Intelligence Vol. 2, pp.511 – 514.

UPME. Unidad de Planeación Minero Energética (2010a), “Plan de expansión de referencia. Generación Transmisión 2010-2024”. Colombia.

UPME. Unidad de Planeación Minero Energética (2010b), “Proyección de demanda de energía eléctrica y potencia máxima”. Colombia.

Velásquez, Juan David & Franco, Carlos Jaime (2010). “Predicción de los precios de contratos de electricidad usando una red neuronal con arquitectura dinámica”; Innovar, Vol. 20, No. 36, pp.7-14.

Villada, Fernando; Cadavid, Diego Raúl & Molina, Juan David (2008). “Pronóstico del precio de la energía eléctrica usando redes neuronales artificiales”, Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia, N° 44, pp. 111-118. Disponible en: http://ingenieria.udea.edu.co/grupos/revista/revistas/nro044/articulos.html (Noviembre de 2010).

Publicado
2013-03-07
Cómo citar
Barrientos J., Rodas E., Velilla E., Lopera M., & Villada F. (2013). Modelo para el pronóstico del precio de la energía eléctrica en Colombia. Lecturas De Economía, (77), 91-127. https://doi.org/10.17533/udea.le.n77a14771
Sección
Artículos