Predicción a corto plazo del precio marginal de energía en el mercado eléctrico Ecuatoriano

Tras la liberalización de los mercados de electricidad, la incertidumbre asociada a la evolución de corto plazo del precio marginal de la energía se ha convertido en una importante fuente de riesgo para los generadores y en general para los diferentes agentes que acuden al mercado. Por lo tanto, el...

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Bibliographic Details
Other Authors: Bustamante Paredes, Diego Paúl (coautor), Ulloa Rodas, Darío Ricardo (coautor)
Format: Thesis Book
Language:Spanish
Subjects:
Online Access:http://nas.ucuenca.edu.ec/BibliotecaDigital/ebooks/te285.pdf

MARC

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001 TE-285
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008 008000|2008 ||||||||r|||||||||||spa||
040 |b spa 
041 1 |a spa 
245 |a Predicción a corto plazo del precio marginal de energía en el mercado eléctrico Ecuatoriano  |c Diego Paúl Bustamante Paredes, Darío Ricardo Ulloa Rodas. Director Raúl León Piedra  |h cd 
264 |a Cuenca  |c 2008 
300 |a CD  |c 18 cm 
502 |a Ingeniero Eléctrico  |b Universidad de Cuenca  |c ing  |d León Piedra, Raúl, dir.  |e INGENIERIA ELECTRICA 
504 |a incl. ref. 
520 3 |a Tras la liberalización de los mercados de electricidad, la incertidumbre asociada a la evolución de corto plazo del precio marginal de la energía se ha convertido en una importante fuente de riesgo para los generadores y en general para los diferentes agentes que acuden al mercado. Por lo tanto, el contar con un buen pronóstico de corto plazo de los precios marginales constituye un insumo fundamental en la toma de decisiones para las compañías de generación. Con la finalidad de abordar este problema para el caso ecuatoriano, en el presente trabajo de tesis se proponen dos metodologías: una primera basada en modelos econométricos tradicionales, específicamente modelos ARIMA y modelos de función de transferencia, y una segunda basada en técnicas que emulan el sistema nervioso humano como son las redes neuronales artificiales. Inicialmente se presenta un estudio detallado de las propiedades distributivas y temporales tanto del precio marginal en el mercado eléctrico ecuatoriano como de los principales factores que determinan su comportamiento. Posteriormente, se realiza una revisión de los métodos más comúnmente utilizados para la estimación de precios en mercados reestructurados de electricidad, poniendo especial énfasis en los modelos ARIMA y las redes neuronales artificiales. Seguidamente, en función de los análisis previos, se elaboran diferentes modelos predictivos cuyos resultados son analizados y comparados al final 
650 |a Analisis series temporales  |9 152571 
650 |a Mercados electricos  |9 152572 
650 |a Modeloa arima  |9 152573 
650 0 |a Equipamiento eléctrico  |9 35190 
650 |a Redes neuronales artificiales  |9 26656 
650 |a Tesis en ingenieria electrica  |9 131323 
700 1 |a Bustamante Paredes, Diego Paúl  |e coautor  |9 152575 
700 1 |a Ulloa Rodas, Darío Ricardo  |e coautor  |9 152576 
852 |a UC-CDJBV  |c ESTANTERIA CERRADA  |f Donación  |k sergio.cajamarca  |l 1  |m Limitada  |p 20080000  |q 1,00  |t TE-285  |b 1  |d CDRC  |e CDRC  |g  ESTANTERIA CERRADA  |u http://nas.ucuenca.edu.ec/BibliotecaDigital/ebooks/te285.pdf  |z 2008-80-00 
856 |u http://nas.ucuenca.edu.ec/BibliotecaDigital/ebooks/te285.pdf 
942 |c TS 
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