Modelización de la demanda de energía eléctrica: más allá de la normalidad
Fecha
2019-06-04
Título de la revista
ISSN de la revista
Título del volumen
Editor
Universidad EAFIT
Resumen
The main characteristic that differentiates electricity markets from other markets corresponds to the need to produce energy at the same time it is consumed, to such an extent that in real time the systems must maintain a perfect balance: at each moment the demand for electrical energy is equal to its generation. This characteristic prevents, for example, intertemporal arbitrage by those who carry out transactions in this market. In this regard, when modelling demand, it is common to find econometric analyzes that consider the assumption of normality; however, this assumption may ignore, a priori, an eventual presence of bias, kurtosis or higher order moments in this variable. In this paper, the Semi-Nonparametric approach (SNP) is studied to describe the demand for electricity in Colombia and the residuals of an ARIMA process. We propose the selection of probability density functions in terms of a finite Gram-Charlier expansion adjusted by the criterion of maximum likelihood. As a case study, the demand for electrical energy in the Colombian market is considered. As a result, it is found that the SNP type distribution achieves better adjustment than the normal distribution for some transformations of the electrical energy demand where it can be required more than four moments to represent this variable.
La característica principal que diferencia los mercados de electricidad de otros mercados corresponde con la necesidad de producir la energía en el mismo instante que esta es consumida, a tal punto que en tiempo real los sistemas deben mantener un perfecto balance: en cada momento la demanda de energía eléctrica es igual a la generación. Esta característica impide, por ejemplo, el arbitraje intertemporal por parte de quienes realizan transacciones en este mercado. Al respecto, al modelizar la demanda, es común encontrar análisis econométricos que consideren el supuesto de normalidad; sin embargo, este supuesto puede ignorar, a priori, una eventual presencia de sesgo, curtosis o momentos de orden superior en esta variable. En este trabajo se estudia el enfoque seminoparamétrico (SNP) para describir la demanda de energía eléctrica en Colombia y los residuales de un proceso ARIMA. Se propone la selección de funciones de densidad de probabilidad en términos de una expansión Gram-Charlier finita ajustada por el criterio de máxima verosimilitud. Como caso de estudio se considera la demanda de energía eléctrica en el mercado colombiano. Como resultado se encuentra que la distribución de tipo SNP logra mejor ajuste que la distribución normal para algunas transformaciones de la demanda de energía eléctrica donde se pueden llegar a requerir más de cuatro momentos para representar esta variable.
La característica principal que diferencia los mercados de electricidad de otros mercados corresponde con la necesidad de producir la energía en el mismo instante que esta es consumida, a tal punto que en tiempo real los sistemas deben mantener un perfecto balance: en cada momento la demanda de energía eléctrica es igual a la generación. Esta característica impide, por ejemplo, el arbitraje intertemporal por parte de quienes realizan transacciones en este mercado. Al respecto, al modelizar la demanda, es común encontrar análisis econométricos que consideren el supuesto de normalidad; sin embargo, este supuesto puede ignorar, a priori, una eventual presencia de sesgo, curtosis o momentos de orden superior en esta variable. En este trabajo se estudia el enfoque seminoparamétrico (SNP) para describir la demanda de energía eléctrica en Colombia y los residuales de un proceso ARIMA. Se propone la selección de funciones de densidad de probabilidad en términos de una expansión Gram-Charlier finita ajustada por el criterio de máxima verosimilitud. Como caso de estudio se considera la demanda de energía eléctrica en el mercado colombiano. Como resultado se encuentra que la distribución de tipo SNP logra mejor ajuste que la distribución normal para algunas transformaciones de la demanda de energía eléctrica donde se pueden llegar a requerir más de cuatro momentos para representar esta variable.