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Pronóstico de la demanda eléctrica a corto plazo con lógica difusa

By: Blancas, Jordan.
Contributor(s): Noel, Julien.
Publisher: Quito: OLADE, 2018Description: pp. 8-27 ilus.ISSN: 2631-2522.Subject(s): Demanda Eléctrica | Lógica Difusa | Pronósticos | C-Medios | Sistema Eléctrico InterconectadoDDC classification: 050 Online resources: Click here to access online In: Organización Latinoamericana de Energía (OLADE) ENERLAC. Revista de energía de Latinoamérica y el Caribe. Año 2018. No.1Summary: En este artículo, lógica difusa es aplicada al problema del pronóstico de la demanda eléctrica de corto plazo (día siguiente). Para lograrlo es necesario seleccionar los datos históricos de la demanda real ejecutada para el periodo de estudio y pre procesarlos con el método c-means agrupándolos de acuerdo a niveles de potencia (MW) para definir la cantidad de funciones de pertenencia del sistema difuso, el cual influye en el cálculo del menor error de pronóstico. Esta metodología es aplicada para pronosticar la demanda eléctrica diaria del Sistema Eléctrico peruano y mediante el cálculo del error MAPE se demuestra que brinda mejores resultados que la metodología tradicional utilizada.
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Revistas Revistas Revistas y Artículos 050/E5695/2018-1 (Browse shelf) Available Documento a texto completo

En este artículo, lógica difusa es aplicada al problema del pronóstico de la demanda eléctrica de corto plazo (día siguiente). Para lograrlo es necesario seleccionar los datos históricos de la demanda real ejecutada para el periodo de estudio y pre procesarlos con el método c-means agrupándolos de acuerdo a niveles de potencia (MW) para definir la cantidad de funciones de pertenencia del sistema difuso, el cual influye en el cálculo del menor error de pronóstico. Esta metodología es
aplicada para pronosticar la demanda eléctrica diaria del Sistema Eléctrico peruano y mediante el cálculo del error MAPE se demuestra que brinda mejores resultados que la metodología tradicional utilizada.

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