Predicción de la generación de energía eólica en la región de Biobío en Chile utilizando modelos de Machine Learning y Series Temporales
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2024-06
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Resumen
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.
Descripción
Abstract
Chile is advancing in the transition to renewable energy and transforming its energy matrix. This study predicts the daily wind energy generation at 15 power plants in the Biobío region using machine learning models (ETR and XGBoost), LSTM networks, and time series models (SARIMAX). The models are trained with three years of historical data, including meteorological variables. Model performance is compared using metrics like MAE and RMSE to determine the most accurate one. The results aim to improve decision-making in the energy market, optimizing resource management.
Palabras clave
Chile, energía renovable, Predicción, Energía eólica, Aprendizaje automático, Región Biobío, Mercado energético
Keywords
Chile, renewable energy, Prediction, Wind energy, Machine learning, Biobío region, Energy market