MODELADO DEL EFECTO DE LA TEMPERATURA Y LA LABORALIDAD EN LA DEMANDA DE ENERGÍA ELÉCTRICA

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1 MODELADO DEL EFECTO DE LA TEMPERATURA Y LA LABORALIDAD EN LA DEMANDA DE ENERGÍA ELÉCTRICA Autor: Reguero Sánchez, Pablo Director: Muñoz San Roque, Antonio Entidad Colaboradora: ICAI Universidad Pontificia de Comillas RESUMEN DEL PROYECTO La predicción de la demanda de energía eléctrica es un campo fundamental hoy en día dentro del sector eléctrico de cualquier país desarrollado. En un mundo, donde cada vez los servicios necesarios al consumo (como la electricidad) están más desregularizados y la Ley de la Oferta y la Demanda se impone, es fundamental reducir los costes de generación con la finalidad de poder competir dentro del mercado. La electricidad presenta la particularidad de que es un bien no almacenable, por lo que es necesario producir lo que en efecto se va a consumir en cada momento para no desperdiciar la energía y minimizar los costes. Para ello, es imprescindible desarrollar métodos lo más precisos posibles para predecir la demanda de energía eléctrica. Esta predicción es necesaria en todo el rango de horizontes temporales: a corto plazo es fundamental saber qué recursos de generación de los disponibles poner en marcha para satisfacer la inmediata demanda del usuario, en el medio plazo se necesita planificar el mantenimiento de nuestras plantas generadoras así como conocer la demanda para optimizar nuestra sistema de transporte, y en el largo plazo para determinar en qué momento es necesario construir nuevas centrales generadores para satisfacer el consumo futuro. Son varios los factores que influyen en la demanda de electricidad. Algunos de ellos son económicos, otros climáticos y otros de índole social. Con toda seguridad los dos más importantes a corto y medio plazo, y cuyo impacto es mayor, son la laboralidad y la temperatura. Entendamos por laboralidad, el efecto que el calendario laboral de la zona de estudio tiene sobre el consumo de energía eléctrica. Por tanto, es indispensable modelar de la mejor forma posible la influencia de estos dos parámetros.

2 En este proyecto se van a desarrollar dos modelos de predicción de la demanda de electricidad muy diferentes: uno para el corto plazo, y otro para el medio plazo. Se utilizarán los datos de consumo en España entre los años 2000 y Se explicará en detalle todo el proceso de su implementación, haciendo hincapié en sus aspectos positivos y negativos. El primero de los modelos se trata de un modelo explicativo para medio plazo con horizonte a un año. Es decir, su principal función será explicar y desglosar la demanda entre los principales factores que la motivan, así como cuantificar qué parte del incremento producido cada año se debe a la influencia de uno u otro parámetro. Aquí los tres factores básicos que explican la demanda son la tendencia, la laboralidad y la temperatura. El primero de ellos se modela mediante un simple polinomio de tercer orden; la laboralidad condensará todo su efecto en un única variable llamada Working Day effect y cuyo valor será el esperado en un determinado día debido a sus circunstancias laborales. Este valor se calcula como el tanto por uno de demanda que se tiene un determinado día en comparación con la que habría un día de referencia normal (miércoles laborable de su misma semana). Por último, el efecto de la temperatura se representará mediante un modelo de regresión por umbrales, para lo que es necesario descomponer la demanda en distintos intervalos de temperatura donde su comportamiento sea lineal. Para modelar este efecto de la temperatura, se analiza en el proyecto la inclusión de distintos retardos de esta variable exógena, obteniendo dos modelos alternativos. Por último se presentará una resolución óptima que engloba las dos anteriores. Aplicando estos modelos conseguimos obtener una estimación de la demanda que comete un error de aproximadamente el 2,5% para todo el conjunto de análisis. El segundo modelo, es un modelo predictivo a corto plazo basado en modelos de función de transferencia. El horizonte de predicción será en todo momento de un día. Todo lo desarrollado en el primer modelo, en cuanto a los factores que influyen en la demanda y cómo se modelan, sirve aquí para definir las variables explicativas que deben entrar en el modelo. La diferencia está en que en este segundo modelo, la tendencia no se representará a través de ninguna variable, sino que su efecto quedará excluido del modelo al aplicar las diferenciaciones necesarias a las series, tanto de la variable de salida, como de sus variables explicativas.

3 Estos modelos se construyen a partir de los datos conocidos en un determinado tiempo (periodo de entrenamiento), para posteriormente en base a éstos realizar una estimación y validarlos en un periodo posterior (periodo de validación). El análisis de los errores obtenidos de este modelo muestra que son diferentes según el día de la semana tratado, así que para mejorar este comportamiento, se desarrollarán modelos periódicos. Mediante estos, se obtienen funciones de transferencia diferentes para la misma variable según el día a predecir pertenezca a un grupo o a otro. Por ejemplo, se probarán dos modelos; uno en función de los días de la semana, y el otro en función del tramo de comportamiento de la temperatura en que nos encontremos. En el mejor de los contextos con este segundo modelo, conseguimos una estimación de demanda en el periodo de validación que comete un error del 1,3%.

4 MODELLING THE EFFECT OF TEMPERATURE AND THE WORKING DAY ON ELECTRICAL ENERGY DEMAND PROJECT SUMMARY Predicting electricity demand is a fundamental field these days in the electricity sector of any developed country. In a world in which consumer services (like electricity) are increasingly de-regulated and in which the market is ruled by the Law of Supply and Demand, it is essential to reduce the generation costs in order to be able to compete in the market. Electricity has the peculiar property that it is not a storable good, so it is necessary to produce only what is going to be consumed at any time in order not to waste energy and to minimise costs. To this end, it is essential to develop the most precised methods possible for predicting demand for electricity. This prediction is necessary throughout the range of time horizons: in the short term it is fundamental to know which of the available generating resources to bring on line to meet the immediate demands of users; in the medium term, we need to plan the maintenance of our generating plants and to know what demand is to optimise our transport system; and in the long term, we need to know what demand is going to be, in order to determine when it is necessary to build new generating stations to meet future consumption. There are several factors that have an impact on the demand for electricity. Some of them are economic, others are climatic and yet others are of a social nature. The two most important factors in the short and middle term, and the ones with the greatest impact, are undoubtedly the working day and temperature. We understand the working day to be the effect that the working calendar of the area of study has on electricity consumption. So it is vital to model the impact of these two parameters as well as possible. This project will develop two very different models for predicting electricity demand: one in the short term, and other in the medium term. There will be used the consumption data in Spain between 2000 and The process of their implementation will be explained in detail, highlighting the positive and the negative aspects of each model.

5 The first model is an explanatory model for the medium term which time horizon is one year. That is, its main function is to explain and breakdown demand into the main factors that cause it, and to quantify what part of the increase that occurs each year is due to the influence of each of the two parameters. The three basic factors that explain demand here are the trend, the working day and temperature. The first of these is modelled with a simple third order polynom; the working day will concentrate all its effect in a single variable called the Working Day effect, whose value is the percentage of the demand that there is on a certain day in comparison with the consumption that there would be on a normal control day (working Wednesday of the same week) as fraction of one. Finally, the effect of temperature will be represented with a threshold regression model, for which, we have to break down demand into different sections of temperature in which its behaviour is linear in relation to consumption. To model this effect of temperature, it will be analyzed in the project the inclusion of different delays of this exogenous variable, obtaining two alternative models. Finally, we present an optimum resolution that encompasses the two previous ones. By applying these models, we get an estimation of the demand with a margin of error of approximately 2.5% for the analysis as a whole. The second model is a short term predictive model based on transfer function models. The time horizon for predictions is one day at all times. Everything from the first model concerning the factors that influence demand and how they are modelled is used here to define the explanatory variables that should be factored into the model. The difference lies in the fact that in this second model, the trend will not need variables to explain its effect, as this kind of model requires that the time series have a constant mean and deviation, which is achieved fundamentally from differentiation and logarithmic transformation. These models are constructed from the known data in a given period of time (training period), then, using this base, we make an estimation and validate them in a later period (validation period). Analyzing the margins of error obtained with this model, we see different results depending on whether the prediction day belongs to one group or another. For that reason, to improve and optimise the results, these models offer the variant of making them periodic. For example, two models will be tested; one depending on the days of the week and the other depending on which section of temperature behaviour we are in.

6 In the best context with this second model, we will get an estimate of demand in the validation period with a margin of error of 1.3%.

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