Proyección del costo marginal utilizando el estudio de seguridad de abastecimiento.
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Date
2025
Authors
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Publisher
Universidad de Concepción
Abstract
La presente memoria de título tiene por objetivo evaluar la viabilidad del uso de técnicas de aprendizaje automático para proyectar el costo marginal por barra en el Sistema Eléctrico Nacional (SEN), a partir de los resultados entregados por el Estudio de Seguridad de Abastecimiento (ESA) elaborado por el Coordinador Eléctrico Nacional (CEN).
Con propósito de lo anterior, se desarrolla el trabajo utilizando MATLAB R2024b como software para el procesamiento y simulación. Se emplean los datos del Estudio de Seguridad de Abastecimiento (ESA), los cuales son filtrados por barra, hidrología y bloque. A partir de estos datos, se implementan dos enfoques de aprendizaje para la predicción del costo marginal: Mapas Autoorganizados de Kohonen (SOM), como técnica no supervisada, y Redes Neuronales con Función de Base Radial (RBFNN), como técnica supervisada. Finalmente, los resultados obtenidos se comparan con datos reales publicados por el Coordinador Eléctrico Nacional (CEN), y su precisión se evalúa mediante métricas de error, lo que permite analizar el desempeño de ambas técnicas frente a distintos escenarios.
Los resultados y el análisis realizado respaldan que el uso de Aprendizaje Automático (AA) aplicado a las salidas del ESA representa una alternativa viable para la proyección del costo marginal. Específicamente, el enfoque no supervisado demostró ser útil para capturar patrones generales en los datos, mostrando un mejor desempeño que el supervisado. Sin embargo, aún requiere mejoras para alcanzar una mayor precisión. Como sugerencia, se plantea la exploración de enfoques híbridos que combinen distintas técnicas de modelado, con el objetivo de mejorar los resultados en escenarios con mayor incertidumbre.
Description
Tesis presentada para optar al título de Ingeniero/a Civil Eléctrico/a.
Keywords
Recursos energéticos, Sistemas eléctricos de potencia, Consumo de energía