Caret

Predicción del consumo eléctrico (II): una aproximación con random forest

En la anterior entrada, trataba de predecir el consumo de la demanda de REE atendiendo a variables temporales y de temperatura. Debido a que ésta última sólo podía conseguirla a nivel diario, me forzaba a realizar la predicción del consumo eléctrico a nivel diario también. Esto supone claramente un problema teniendo en cuenta que el escandallo de costes y la operativa general del sistema es horaria. Sin embargo, tras ahondar en detalle y realizar pruebas con diversos packages, he encontrado una solución que me permite trabajar a nivel horario.

Predicción del consumo eléctrico (I): una aproximación con random forest

A menudo, cuando se aplica el concepto predicción en el sector eléctrico tiende a relacionarse inmediatamente con dos conceptos: el consumo y el precio. El primero el fundamental para no penalizar desvíos. El segundo, tiene más que ver con el trading puro y duro. Ambos, eso sí, son fundamentales para optimizar el gross margin de la compañía, y más aún cuando cuando se empieza en pequeñas comercializadoras, donde aún no existen equipos de big data que puedan desarrollar los algoritmos de predicción correspondientes.