Algoritmo que determina los índices de precios para la mejora en la toma de decisiones de la nueva contratación del suministro eléctrico
- Autores: María Ortiz Cavada
- Directores de la Tesis: Olatz Ukar Arrien (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Deusto ( España ) en 2016
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Manuel Alonso Castro Gil (presid.), Javier García-Zubía (secret.), José A. Tenreiro Machado (voc.)
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: repositorio.deusto.es
- Resumen
Con el fin de ayudar a los agentes participantes en el mercado a la toma de decisiones, se han desarrollado unos modelos de previsión del precio medio mensual de la electricidad que servirán de referencia para el algoritmo de compra. Debido a la complejidad del problema se ha implementado un modelo autoregresivo integrado de media móvil (ARIMA), un modelo de regresión con algoritmos genéticos (GA), un modelo de redes neuronales artificiales (ANN) y un modelo híbrido que combina ANN y GA para aprovechas las ventajas que ofrece cada modelo y así reducir el error de previsión.
Para evaluar la precisión y robustez de los modelos de previsión y la fiabilidad del algoritmo de decisión con la realidad actual de los mercados de energía eléctrica, se ha realizado la experimentación para diferentes periodos temporales, obteniendo resultados muy acertados.
