IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - May/June 2022 - 19

Pronóstico de la carga en la era previa a
las computadoras personales
Luego de inventar la bombilla incandescente en 1879, Thomas
Edison realizó una serie de esfuerzos para comercializar
su bombilla y demostrar sus sistemas de iluminación
eléctrica. Uno fue la construcción de la estación de Pearl
Street en 1882, la primera central eléctrica en los Estados
Unidos, que atendía una carga inicial de 400 lámparas para
82 clientes en la parte baja de la isla de Manhattan. Los perfiles
de carga durante esos primeros años eran tan simples
como las funciones escalonadas, mientras que el pronóstico
de la carga era tan simple como contar las bombillas encendidas
por la noche. El mismo método sigue siendo utilizado
hoy en día por muchas empresas de distribución locales para
estimar la carga de las farolas.
La primera central de generación de corriente alterna
(CA) eléctrica a gran escala en el mundo, Niagara Falls
Power Plant, fue construida por Nikola Tesla y George
Westinghouse en 1895. Los sistemas de CA hicieron que la
transmisión de energía a larga distancia fuera una solución
económicamente viable, lo que ayudó a las empresas eléctricas
a realizar economías de escala. Generadores eléctricos
de mayor tamaño podrían producir electricidad a un costo
unitario más bajo. Mientras tanto, las empresas eléctricas
comenzaron a alentar a los clientes a usar electricidad,
estimulando aún más la invención de aparatos eléctricos. A
medida que los usos finales de la electricidad se volvieron
más diversos, las personas comenzaron a encontrar más
curvaturas en los perfiles de la carga impulsados por las
actividades humanas y comerciales, como encender y apagar
las luces, usar planchas eléctricas, escuchar transmisiones
de radio y comprar durante las temporadas navideñas.
La mayoría de estas actividades pueden ser capturadas por
variables en el calendario, al igual que en los modelos de
pronóstico de la carga actuales.
El primer aire acondicionado moderno fue inventado en
de la investigación ha publicado miles de artículos
sobre pronóstico de la carga que promueven modelos
basados en IA, muchos de los cuales han surgido o
resultado de ilusiones (malentendidos, confusiones,
creencias exageradas e ideas engañosas) acerca de lo
que puede hacer la IA.
Hoy en día, la mayoría de los modelos de pronóstico
de la carga basados en IA propuestos en la literatura académica
todavía están en el nivel teórico, y pocos han
sido adoptados en la práctica. En este artículo, examinamos
cinco ilusiones asociadas con el desarrollo de
modelos basados en IA. También presentamos soluciones
y aclaraciones para ayudar a mejorar la eficiencia de
la IA para el pronóstico de la carga, dadas las oportunidades
en la era de la big data.
mayo/junio de 2022
1902 por Willis Carrier. El aire acondicionado no solo trajo
comodidad a nuestra vida diaria, sino que también presentó
desafíos a los métodos de pronóstico de la carga basados
en el calendario. A medida que aumentó la penetración en
el mercado de los aires acondicionados, el efecto del clima
comenzó a desempeñar un papel importante en los perfiles
de la carga. En 1944, Henry A. Dryar, un jefe despachador
de carga en Philadelphia Electric Company, declaró " hay
un componente variable de la carga que refleja el efecto
del clima " . Describió tres variables climáticas: temperatura,
velocidad del viento (velocidad eólica) y nubosidad (capa
nubosa). El pronóstico de la carga comenzó a atraer la atención
de la industria de la energía y la comunidad de la investigación.
La figura 1(a) resume los años importantes para la
pronóstico de la carga antes de la década de 1950.
La primera computadora digital programable, electrónica
y de uso general, el Computador e Integrador Numérico
Electrónico (ENIAC, por sus siglas en inglés), fue creada
en 1945. Antes de la amplia adopción de las computadoras
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