Estimación del precio de oferta de la energía eléctrica en Colombia mediante inteligencia artificial

• Autores: Laura Hurtado Moreno, Olga Lucía Quintero Montoya, John Jairo García Rendón
• Localización: Revista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa, ISSN-e 1886-516X, Vol. 18, 2014, págs. 54-87
• Idioma: varios idiomas
• Títulos paralelos:
  • Estimating the Spot Market Price Bid in Colombian Electricity Market by Using Artificial Intelligence
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• Resumen
  • español

    Uno de los sectores económicos estratégicos más importantes en cualquier economía es el Mercado de Energía Mayorista, cuya característica funda- mental es que se trata de un mercado oligopolístico, provocado por la ba- rrera de entrada que supone tener economías de escala. De esta manera, los agentes pueden presentar comportamientos estratégicos que contribuyen a la maximizaci_on de sus utilidades, los cuales se ven reflejados en la oferta diaria del precio y de la cantidad de energía por hora en cada una de sus centrales de generación. En este trabajo se presenta una metodología para la estimación de los precios diarios a los que ofertan la energía que producen los principales recursos hídricos y térmicos en Colombia. Se emplean dos herramientas de Inteligencia Artficial: la Lógica Difusa y las Redes Neu- ronales. Dichas técnicas resultan ser parcialmente efectivas para seguir las tendencias de dichos precios. También se comparan los resultados con los de modelos autorregresivos, que resultan ser inapropiados para el caso de estudio

  • English

    One of the most important economic strategic sectors in any economy is the electricity market. Its main feature is its oligopolistic character favoured by the returns to scale which act as an entry barrier. As a result, the en- ergy generators can use their power market in order to increase their bene ts through the daily o ered price and quantity of energy for each of their power plants. This paper presents a methodology for estimating the daily o ered price of the most important power stations in Colombia (hydraulic and ther- mal) by applying arti cial intelligence techniques: Fuzzy Logic and Neural Networks. Such techniques are found to be partially useful particularly for price tendencies. It also compares the results with autoregressive models that turned out inappropriate for the case of study.