Pointwise forecast, confidence and prediction intervals in electricity demand and price

Resumen

Se presenta un análisis de la demanda y el precio de la electricidad, dentro del Mercado Eléctrico Español, aplicando técnicas estadísticas del ámbito de los datos funcionales. En primer lugar, se realiza un análisis descriptivo de los datos eléctricos, en el que se estudian sus principales características. Este tipo de datos conforman una serie de tiempo funcional. Se proponen métodos de detección de atípicos diseñados específicamente para series de tiempo funcionales, teniendo en cuenta la dependencia presente en esta estructura de datos. A continuación, se realiza un estudio comparativo de diferentes técnicas para la predicción de la demanda y precio de la electricidad al día siguiente. Este estudio incluye métodos naïve, modelos ARIMA de series de tiempo y métodos basados en componentes principales funcionales robustas. Se propone el uso de métodos de regresión funcional en este ámbito. En concreto, se utiliza el modelo de regresión funcional no paramétrico y el modelo semi-funcional parcialmente lineal, en el que se incorporan covariables externas como la temperatura y la producción de energía eólica. Considerando los métodos de regresión funcional indicados, se proponen procedimientos bootstrap para el cálculo de intervalos de confianza, cuya validez se prueba teóricamente y se aplican en un estudio de simulación y en los datos eléctricos de demanda y precio. Finalmente, se proponen procedimientos bootstrap para construir intervalos y densidades de predicción, los cuales se aplican al mismo conjunto de datos eléctricos.