Bogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería Eléctrica · 2026

Predicción de demanda para la flexibilidad energética

El crecimiento sostenido de la demanda energética y la penetración de fuentes renovables intermitentes plantean nuevos desafíos para la estabilidad de los sistemas eléctricos. Este trabajo aborda la predicción de demanda orientada a la flexibilidad energética, utilizando datos horarios provenientes de infraestructuras de medición avanzada (AMI) durante un periodo de cuatro años. El estudio comienza con la selección de métricas estadísticas de variabilidad y dispersión, como la entropía de Shannon y el coeficiente de variación (CV), que se complementaron con visualizaciones tridimensionales e indicadores de similitud para explorar patrones de consumo. Posteriormente, se realizó un proceso de depuración y organización de los registros horarios, consolidando series continuas y agrupando usuarios en trayectorias representativas. Sobre estas trayectorias se aplicó una descomposición matricial no negativa (NMF), que permitió extraer perfiles latentes de consumo energético. La estabilidad de dichos perfiles se verificó mediante la similitud del coseno, lo que justificó su análisis temático y su uso como base para la segmentación. A partir de estas representaciones se implementaron algoritmos de agrupamiento, con el fin de diferenciar funciones energéticas y caracterizar su comportamiento operativo. El análisis incluyó la construcción de curvas promedio de consumo por hora y día de la semana, así como la simulación de escenarios de redistribución de carga bajo tarifas representativas. De manera complementaria, se evaluó el efecto de la flexibilidad sobre indicadores de confiabilidad del sistema eléctrico, integrando criterios técnicos y económicos en la caracterización. Finalmente, se desarrollaron modelos de predicción de demanda basados en series de tiempo. Se implementaron modelos ARIMA y ARX sobre trayectorias energéticas previamente consolidadas, aplicando procedimientos de búsqueda de parámetros, normalización y validación mediante esquemas de pronóstico continuo. La metodología incluyó la aplicación práctica de los modelos a usuarios individuales, con el fin de evaluar su capacidad de personalización y escalabilidad institucional. (Texto tomado de la fuente)

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