Predicción del volumen neto de los desvíos generación/demanda (MW) de la red eléctrica de España.

Abstract

Este proyecto de investigación presenta el desarrollo de un modelo predictivo enfocado en el volumen neto de los desvíos generación/demanda del sistema eléctrico de España, con el objetivo de minimizar penalizaciones mediante la participación adecuada en dos mercados: el continuo y el intradía. Cada mercado cuenta con un horizonte de predicción específico, adaptado a sus características operativas. El propósito es proveer a las comercializadoras de energía una herramienta que les ayude a reducir penalizaciones económicas relacionadas con los desequilibrios en sus compras. Para ello, se implementaron dos enfoques: - Modelo de predicción horaria: Se incorporaron variables exógenas como el precio spot, la producción eólica, la temperatura, la velocidad del viento, la insolación, los días festivos ponderados y los desvíos con un rezago de una hora. Este diseño fue evaluado mediante los algoritmos CatBoost y Prophet. - Modelo multi-salida: Utiliza las mismas variables exógenas, pero transforma la variable objetivo para generar un conjunto de datos con un horizonte de 24 horas. La precisión se valoró tanto cuantitativamente (mediante el RMSE) como cualitativamente (evaluando el acierto de tendencia con una matriz de confusión). Cabe destacar que este modelo también fue evaluado con CatBoost. Los resultados muestran que, mientras el modelo aplicado al mercado continuo ofrece un rendimiento comparable al uso exclusivo de desvíos rezagados, el enfoque multi-salida logra un ahorro medio del 5 % en costes para una comercializadora simulada, en comparación con estrategias sin modelado. El proyecto incluyó la ingesta de datos públicos (ESIOS, AEMET, web scraping), análisis exploratorio, selección de variables y modelado estadístico y de aprendizaje automático en Python.