IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 28

meteorológicas y satélites in situ. En muchos lugares, las
compañías eléctricas han instalado cámaras para capturar
imágenes del cielo. Mientras tanto, la información demográfica
y económica es monitoreada y recopilada de forma muy
detallada. Las plataformas de redes sociales también generan
datos útiles para que los pronosticadores de carga comprendan
mejor los comportamientos humanos y los entornos
locales.
Las competiciones de pronósticos pueden estimular significativamente
el avance de un campo de pronóstico. Una
competencia bien organizada puede reconocer métodos de
vanguardia, atraer talentos de otros campos para resolver un
problema de interés y publicar datos de referencia para que
futuros investigadores continúen la investigación.
La tabla 2 enumera cinco competiciones principales de la
carga durante las últimas tres décadas. Antes de la década de
2010, la literatura de la pronóstico de la carga solo vio dos
competiciones notables. Una fue apoyada por Puget Sound
Power and Light Company en 1991-1992, y la otra fue organizada
por la red EUNITE en 2001. En la década de 2010,
se organizó una serie de tres concursos de previsión de energía,
conocidos como Competencia mundial de pronóstico
de energía (GEFComs, por sus siglas en inglés), los cuales
atrajeron a cientos de participantes en todo el mundo. Estas
competiciones también estimularon el interés de la industria,
lo que resultó en muchas otras competiciones más pequeñas
organizadas por empresas eléctricas. En el pasado, los buenos
modelos podían ser enterrados por muchos otros documentos
mediocres. Actualmente, los buenos modelos tienen
muchas oportunidades de aparecer en las tablas de clasificación
de varias competiciones.
Antes de la década de 2010, el pronóstico de la carga, o
previsión de la energía en general, era un tema minoritario
en la ingeniería eléctrica. Los pronosticadores de energía
no tenían un grupo profesional como su hogar. En 2011, la
Power & Energy Society del IEEE formó el Grupo de Trabajo
del IEEE sobre Pronósticos de Energía. El grupo promovió
activamente las pronósticos de energía organizando
los tres GEFComs, impartiendo sesiones de panel en las
principales conferencias de potencia y energía, enseñando
tutoriales, etc. En 2019, el Instituto Internacional de Pronosticadores
comenzó el Departamento de Agua, Energía y
Medio Ambiente (SWEET, por sus siglas en inglés) para reunir
a los pronosticadores interesados en temas relacionados
con el agua, la energía y el medio ambiente. Hoy en día, los
pronosticadores de carga pueden encontrar fácilmente una
comunidad acogedora para establecer contactos con otros
pronosticadores.
Juntos
Tradicionalmente, el trabajo de la previsión de la carga es
realizado por operadores de sistemas eléctricos y planificadores
en empresas eléctricas. Sin embargo, los concursos de
previsión de la carga antes mencionados indican contribuciones
ganadoras de expertos reconocidos internacionalmente
28
ieee power & energy magazine
que no son operadores o planificadores de sistemas eléctricos.
Su dominio de técnicas de campo como la estadística, la
econometría y la informática les permitió desarrollar modelos
que demostraron ser superiores a la competencia.
Los recién llegados al campo del pronóstico de la carga
a menudo preguntan: " ¿Cuál es la técnica más precisa para
la previsión de carga? " La respuesta corta y dulce debería
ser " Ninguna " . Ninguna técnica es superior a cualquier
otro método en el pronóstico de la carga. Lo que importa
en la precisión de el pronóstico de la carga depende más
del dominio de la aplicación de la técnica que de la técnica
en sí. Por ejemplo, un experto en RNA y un especialista en
regresión MCO en una competencia pueden eventualmente
obtener pronósticos igualmente precisos, mientras que es
probable que sus pronósticos sean mejores que los pronósticos
desarrollados por personas sin experiencia profunda
en la aplicación de ninguna técnica específica o afinando
los modelos.
Para acelerar la mejora de las prácticas de pronóstico de
la carga, las personas talentosas con experiencia más allá
de las empresas eléctricas merecen consideración. Como se
enumera en la tabla 2, los equipos ganadores de esas cinco
competiciones provenían de ocho organizaciones diferentes.
Solo una de las ocho organizaciones es una empresa eléctrica.
Los otros siete incluyen una empresa emergente de
tecnología, una empresa meteorológica y cinco universidades.
El pronóstico de la carga es un tema interdisciplinario.
La creación de asociaciones entre la industria y el mundo
académico, así como colaboraciones entre la energía y otras
comunidades, como la meteorología y la ciencia de los datos,
puede proporcionar nuevos conocimientos y conducir a nuevos
avances. Al trabajar juntos, se pueden realizar mejores
modelos.
Lecturas complementarias
G. Gross y F. D. Galiana, " Short-term load forecasting "
(Pronóstico de la carga a corto plazo), Proc. IEEE, vol.
75, n.º 12, págs. 1558-1573, dic. de 1987, doi: 10.1109/
PROC.1987.13927.
R. Ramanathan, R. Engle, C. W. Granger, F. Vahid-Araghi
y C. Brace, " Short-run forecasts of electricity loads and
peaks " (Pronóstico de corto alcance sobre las cargas y picos
eléctricos), Int. J. Forecasting, vol. 13, n.º 2, págs. 161-174,
1997, doi: 10.1016/S0169-2070(97)00015-0.
A. Khotanzad, R. Afkhami-Rohani y D. Maratukulam,
" ANNSTLF-artificial neural network short-term load forecaster-generation
three " (ANNSTLF-pronosticador de
la carga de red neuronal artificial a corto plazo de tercera
generación), IEEE Trans. Power Syst., vol. 13, n.º 4, págs.
1413-1422, nov. de 1998, doi: 10.1109/59.736285.
B.-J. Chen, M.-W. Chang y C.-J. lin, " Load forecasting
using support vector Machines: A study on EUNITE competition
2001 " (Pronóstico probabilístico usando máquinas
de vectores de soporte: un estudio de la competencia EUNITE
2001), IEEE Trans. Power Syst., vol. 19, n.º 4, págs.
mayo/junio 2022
IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022

Table of Contents for the Digital Edition of IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022
