Análisis de la demanda eléctrica en España mediante series temporales

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Análisis de la demanda eléctrica en españa mediante series temporales. Determinación de variables exógenas

Máster Universitario en Ciencia de Datos

2021 - 2022

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Índice de Contenidos

Resumen y Palabras Clave.        4

Agradecimientos.        5

1.        Introducción        7

1.1. Contexto y justificación                                              7                          

1.2. Objetivos                                                                     7                                            

2.        Metodología.        8

3.        Estado del arte.        8

3.1.- Series temporales                                                      8                                            

3.2.  Técnicas de análisis de series temporales                9                                

3.3.-Variables exógenas para mejorar las predicciones  10                              

4.- Extracción y preparación de los datos                                11                                        

4.1.-Introducción                                                             11                                              

4.2.-Conexión con la API de E-SIOS                11

4.3.-Extracción de datos de temperatura         12

5.- Análisis exploratorio de la demanda eléctrica         13

5.1.-Introducción         13

5.2.-Evolución y estacionariedad de la demanda eléctrica en el período de estudio         13

5.3.- Evolución de la demanda eléctrica         20

5.4.-Incorporación de variables exógenas         25

6.- Modelos de series temporales         26

6.1.- Introducción         26

6.2.- Holt- Winters como modelo de partida         26

6.3.- SARIMAX         27

6.4.- XGBoost         28

6.5.- Prophet         28

6.6.- Métricas escogidas         29

6.7.- Variables exógenas y escenarios escogidos         32

6.8.- Comparación entre modelos         32

6.9.- Comparación de métricas entre modelos         35

7.- Aplicación de los modelos sobre datos a futuro         38

7.1.-Comparativa métricas         38

8.- Conclusiones         40

9.-Siguientes pasos         41

Bibliografía         43

Anexos                 48

Resumen y Palabras Clave.

El objetivo del presente trabajo es el análisis y modelización de la demanda eléctrica en el Estado Español entre los años 2014-2021. Se realiza un análisis exploratorio con el fin de encontrar patrones en diferentes granularidades temporales: años, meses, semanas y días. Las conclusiones permitirán la selección de un conjunto de variables exógenas con las que enriquecer los modelos planteados en la segunda parte del trabajo.

A la hora de abordar la modelización, se ha partido de un modelo clásico regresivo (Holt-Winters) como modelo baseline a partir del cual poder comparar el resto de modelos, todos basados en técnicas más avanzadas: SARIMAX, XGBoost y Prophet.

Mediante la comparativa de métricas se han determinado cómo afectan las variables exógenas, así como el mejor modelo descriptivo de la serie.

Palabras Clave: Series temporales, forecasting, demanda eléctrica, predicción, variables exógenas.

Agradecimientos.

2021-2022, un curso complicado, se podría decir en resumen para comenzar estas líneas. El año pasado sobre estas fechas estaba cansado de lo que estaba haciendo con mi vida profesional, afectando a su vez a mi vida personal. La sensación de no encontrar definitivamente mi sitio y una nostalgia cada vez más acentuada de mis tiempos como estudiante de Ciencias Físicas me llevaban a plantearme por qué no seguí un poco más la carrera de investigación, qué sitio podría encontrar donde poder reencontrarme, etc. Obviamente la opción de todo lo relacionado con el mundo del dato estaba ahí, pero me era difícil que en una entrevista de trabajo pudieran ver más allá de mi experiencia como desarrollador de software, más que lo que podía aportar como físico en esa área, y la desesperación crecía.

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