(2024-06) Cadena Valencia, Paula Andrea; Muñoz Puga, Julio Alberto; Parada Suarez, William Rodrigo; Cubillos, Alfonso
Chile avanza en la transición hacia energías renovables y la transformación de su matriz energética. Este estudio predice la generación diaria de energía eólica en 15 centrales de la región del Biobío usando modelos de aprendizaje automático (ETR y XGBoost), redes LSTM y series temporales (SARIMAX). Los modelos se entrenan con tres años de datos históricos, incluyendo variables meteorológicas. Se compara el rendimiento de los modelos con métricas como MAE y RMSE para determinar el más preciso. Los resultados buscan mejorar las decisiones en el mercado de energía, optimizando la gestión de recursos.