Predicción del consumo eléctrico a partir de datos históricos y variables exógenas

Abstract

El objetivo principal de este proyecto es la predicción de series temporales. En este caso, se cuenta con un conjunto de datos que detalla la demanda eléctrica de una empresa de Jaén. Para ello se utilizarán modelos de redes neuronales recurrentes, concretamente LSTM y el modelo ARIMA. Se realizará un análisis sobre ambas técnicas y se construirá un conjunto de datos que se adapte a los métodos planteados y genere resultados válidos.

The main goal of this project is the forecasting of time series. In this case, there is a data set that details the electricity demand of a company in Jaén. For this, recurrent neural network models will be used, specifically LSTM and the ARIMA model. An analysis will be carried out on both techniques and a data set will be built that adapts to the proposed methods and generates valid results.