Estudi del sentit del desviament del sistema elèctric amb models predictius

Abstract

El projecte comprèn un estudi del sentit del desviament de generació-demanda del sistema elèctric, així com una proposta de model predictiu d’aquest sentit per poder ajustar la compra de les pròximes hores en conseqüència, des de la referència de la comercialitzadora elèctrica. Primerament, s’estudia el funcionament del mercat elèctric espanyol i els agents que hi participen, de tal manera que s’entengui el paper de la comercialitzadora elèctrica i la importància que té per ella el cost del desviament. Tot seguit, s’aprofundeix en els mercats d’ajustament de generació per tal d’entendre el procés físic i econòmic que té lloc de forma contínua per tal que es garanteixi un subministrament segur i de qualitat. També és important per entendre el perquè d’aquest cost del desviament i tenir present quins factors s’hi inclouen. A continuació, es fa un estudi, mitjançant el programa Minitab, de les variables físiques i econòmiques que poden influenciar de forma significativa en què el sistema es desviï cap un sentit o cap un altre. S’arriba a la conclusió que el més important és la quantitat de generació de cada tipus i, en menor mesura, les bandes de regulació secundària. A més, s’ha realitzat un estudi de les variables temporals en base la teoria de les series temporals. S’observa que hi ha certa tendència a programar menys generació del que realment es consumeix en els mesos d’estiu i en les hores de nit. Després de realitzar uns primers models no satisfactoris, s’arriba a la conclusió que cal una eina més potent per fer la predicció. Així doncs, es planteja fer servir un algoritme de Machine Learning mitjançant llenguatge Python. Per tal d’utilitzar-lo, es manipulen i es transformen les dades adequadament per obtenir millors resultats. S’assoleixen, d’aquesta manera, prediccions que superen el 80% d’encerts, per la qual cosa es considera que s’ha assolit l’objectiu. Per acabar, es fa una valoració i es contemplen diferents opcions per tal de seguir millorant el model.