S. Neira Castro, C. Álvarez Peláez
El mercado eléctrico español ofrece a los consumidores una amplia variedad de tarifas y opciones de configuración. Además de la selección de tarifa, el coste final del suministro está altamente condicionado por la estocasticidad de la demanda y toma de decisiones sobre la configuración de la tarifa. Este trabajo se centra en flujo de toma de decisiones dentro de OIIO, una aplicación móvil innovadora que permite a los usuarios contratar la mejor tarifa del mercado y configurar su suministro. Se presenta uno de los problemas resueltos: la toma de decisión sobre la potencia óptima a contratar, de acuerdo con los preceptos de la actual regulación. El objetivo es minimizar el coste final del término de potencia, para lo que se propone una metodología que combina métodos de Machine Learning, que permiten simular la demanda futura, con modelos de optimización estocásticos, para la toma de decisiones bajo incertidumbre.
Keywords: Optimización matemática, Machine Learning, Simulación de escenarios, Energía, Resolución de problemas aplicados
Scheduled
Methods and Applications of OR
June 12, 2025 7:00 PM
Auditorio 2. Leandre Cristòfol