Pronóstico de demanda eléctrica horaria en el sin colombiano mediante modelos de aprendizaje automático con desagregación regional

Arenas Pulgarín, Alejandro; Restrepo Montoya, Andrea Carolina

Especialización en Analítica y Ciencia de Datos · 2026

Pronóstico de demanda eléctrica horaria en el sin colombiano mediante modelos de aprendizaje automático con desagregación regional

Arenas Pulgarín, Alejandro · Restrepo Montoya, Andrea CarolinaAsesor: Uribe Guerra, Gabriel Darío

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Resumen

El pronóstico de demanda eléctrica horaria es fundamental para la gestión eficiente del Sistema Interconectado Nacional colombiano. Se desarrollaron y compararon modelos de pronóstico de corto plazo para Antioquia, Cundinamarca y Caribe, utilizando datos del periodo 2015-2026. Se integraron variables de demanda, temperatura e índices climáticos, abordando retos como la reconstrucción de datos regionales y eventos estructurales. Se entrenaron modelos de potenciación de gradiente y redes neuronales recurrentes; estas últimas obtuvieron el mejor desempeño con un error porcentual simétrico de 0,6%. La evaluación operativa recursiva confirmó su utilidad, logrando un error de 1,42% en el horizonte de 24 horas, sugiriendo su potencial para el despacho eléctrico.

Tesauro de su biblioteca

Aprendizaje automático (inteligencia artificial)Demanda de energía eléctrica Forecasting techniques Machine learning Neural networks (Computer science)Redes neurales (computadores)Técnicas de predicción

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APA 7

Arenas Pulgarín, A., y Restrepo Montoya, A. C. (2026). Pronóstico de demanda eléctrica horaria en el sin colombiano mediante modelos de aprendizaje automático con desagregación regional [Trabajo de especialización, Universidad de Antioquia]. Repositorio institucional. https://hdl.handle.net/10495/52378

ICONTEC

ARENAS PULGARÍN, Alejandro y RESTREPO MONTOYA, Andrea Carolina. Pronóstico de demanda eléctrica horaria en el sin colombiano mediante modelos de aprendizaje automático con desagregación regional. Trabajo de especialización. Medellín: Universidad de Antioquia, 2026. Disponible en: https://hdl.handle.net/10495/52378

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