Estimación del precio de oferta de la energía eléctrica en Colombia mediante inteligencia artificial.

dc.citation.epage87
dc.citation.journalTitleRevista de métodos cuantitativos para la economía y la empresaspa
dc.citation.spage54
dc.citation.volume18
dc.contributor.affiliationUniversidad Eafit,Escuela de Economía y Finanzas, Medellín, Antioquia, Colombiaspa
dc.contributor.affiliationUniversidad Eafit,Escuela de ciencias básicas, Medellín, Antioquia, Colombiaspa
dc.contributor.affiliationUniversidad Eafit,Escuela de Economía y Finanzas, Medellín, Antioquia, Colombiaspa
dc.contributor.authorHurtado Moreno, Lauraspa
dc.contributor.authorQuintero Montoya, Olga Lucíaspa
dc.contributor.authorGarcía Rendon, John Jairospa
dc.contributor.departmentEscuela de Economía y Finanzasspa
dc.contributor.departmentEconomíaspa
dc.contributor.programEstudios en Economía y Empresaspa
dc.date2014-12
dc.date.accessioned2015-11-06T16:24:58Z
dc.date.available2015-11-06T16:24:58Z
dc.date.issued2014-12
dc.descriptionUno de los sectores económicos estratégicos más importantes en cualquier economía es el mercado de Energía Mayorista, cuya característica fundamental es que se trata de un mercado oligopolístico, provocado por la barrera de entrada que supone tener economías de escala. De esta manera, los agentes pueden presentar comportamientos estratégicos que contribuyen a la maximización de sus utilidades, los cuales se ven reflejados en la oferta diaria del precio y de la cantidad de energía por hora en cada una de sus centrales de generación. En este trabajo se presenta una metodología para la estimación de los precios diarios a los que ofertan la energía que producen los principales recursos hídricos y térmicos en Colombia. Se emplean dos herramientas de Inteligencia Artificial: la Lógica Difusa y las Redes Neuronales. Dichas técnicas resultan ser parcialmente efectivas para seguir las tendencias de dichos precios. También se comparan los resultados con los de modelos autor regresivo, que resultan ser inapropiados para el caso de estudio.spa
dc.identifier.issn1886-516X
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10784/7517
dc.language.isospaeng
dc.publisherUniversidad Pablo de Olavideeng
dc.relation.ispartofRevista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa. Vol.18, 2014, pp.54-87spa
dc.relation.isversionofhttp://www.upo.es/RevMetCuant/pdf/vol18/art96.pdf
dc.relation.urihttp://www.upo.es/RevMetCuant/pdf/vol18/art96.pdf
dc.rightsopenAccesseng
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.sourceRevista de métodos cuantitativos para la economía y la empresa. Vol.18, 2014, pp.54-87spa
dc.subject.keywordwholesale energy marketspa
dc.subject.keywordprice bidspa
dc.subject.keywordArtificial Intelligencespa
dc.subject.keywordFuzzy Logicspa
dc.titleEstimación del precio de oferta de la energía eléctrica en Colombia mediante inteligencia artificial.spa
dc.typearticleeng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleeng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioneng
dc.type.hasVersionpublishedVersioneng
dc.type.localArtículospa

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