Pronóstico de Caudales Afluentes para la Planificación de la Operación de Sistemas Hidrotérmicos de Potencia aplicando el modelo ANFIS

Este trabajo presenta el pronostico de caudales medios mensuales afluentes a dos centrales hidroelectricas en el Ecuador (Daule – Peripa y Paute – Molino), utilizando uno de los mas populares modelos de Redes Neuro-Fuzzy denominado ANFIS (Adaptive-Network-Based Fuzzy Inference System). El desempeno de ANFIS fue comparado con el pronostico obtenido mediante la aplicacion de un modelo de series de tiempo Periodico Autoregresivo de Medias Moviles PARMA y con caudales reales de un periodo de 5 anos (2009 – 2013), mediante la aplicacion de metricas de error usadas frecuentemente en pronosticos con tecnicas de redes neurofuzzy. Los resultados obtenidos con el modelo ANFIS fueron superiores en todas las metricas de error consideradas; este tipo de resultados es de gran importancia para el sector electrico pues un buen pronostico de caudales afluentes mensuales garantiza que la planificacion de la operacion de las centrales hidroelectricas se haga de manera optima. Adicionalmente se presenta la aplicacion de ambos modelos de pronostico para evaluar su influencia en los modelos de planificacion de la operacion de un sistema hidrotermico de prueba.