1. Repositorio Institucional del Tecnológico Nacional de México (RI - TecNM)
2. Tesis de Posgrado
3. Veracruz
4. Instituto Tecnológico de Orizaba
5. Tesis de Posgrado
6. Tesis de Maestría
7. Maestría en Ingeniería Industrial

Título:	DESARROLLO DE UN MODELO INTELIGENTE PARA PREDECIR EL PRECIO MARGINAL LOCAL (PML) EN UN NODO DE LA RED ELECTRICA NACIONAL
Autor:	GUZMAN ESCOBAR, MARCOS+F.
Data:	2024-04-18
Editora:	Tecnológico Nacional de México
metadata.dc.publisher.tecnm:	Instituto Tecnológico de Orizaba
Descrição:	El Precio Marginal Local (PML) representa un componente crucial en la gestión y planificación del sistema eléctrico de cualquier país, en el caso de México, con sus tres sistemas de interconexión y una diversidad geográfica y climática significativa, el pronóstico del PML no solo es un desafío sino también una necesidad imperante para el mercado eléctrico mayorista. Este indicador es esencial para comprender la dinámica del mercado energético y para impulsar proyectos de infraestructura que satisfagan las necesidades energéticas tanto actuales como futuras del país. Esta investigación se centró en analizar 28 nodos representativos de los tres sistemas de interconexión del país y establecer una base sólida para el desarrollo de pronósticos precisos; para abordar la tarea de pronosticar el PML, se emplearon cinco algoritmos de vanguardia: Árboles de Decisión para Regresión, Regresión Polinomial de Segundo Grado, SARIMA, LSTM y una combinación de Prophet con LSTM Secuencial. Los resultados obtenidos fueron prometedores, logrando errores porcentuales medios absolutos (MAPE) en un rango de 42% a 23%. También se incluyen métricas como el Error Absoluto Medio (MAE), el Error Cuadrático Medio (MSE) y la Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE), para medir la eficacia de los algoritmos utilizados en el pronóstico del PML. La metodología desarrollada, combina el análisis detallado, la integración de datos climáticos y el uso de algoritmos avanzados, para erigir un modelo replicable y robusto. Esta investigación proporciona un referente valioso para futuras investigaciones y aplicaciones prácticas en el ámbito del pronóstico energético en México. Finalmente, se desarrolló una interfaz gráfica de usuario utilizando Python y Tkinter denominada “PML Explorer”, que permite a los usuarios visualizar los datos históricos de los nodos, ofreciendo una gráfica dinámica para seleccionar rangos de fechas específicos y guardarlos. Posteriormente, el usuario puede ejecutar el código de Python para obtener los pronósticos a 48 horas hacia el futuro generados por los cinco algoritmos.
metadata.dc.type:	info:eu-repo/semantics/masterThesis
Aparece nas colecções:	Maestría en Ingeniería Industrial

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