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MODELOS STR PARA EL ANÁLISIS DE LA RESPUESTA NO LINEAL DE LA DEMANDA DE ELECTRICIDAD A LA TEMPERATURA
CONGRESO ASEPELT
MODELOS STR PARA EL ANÁLISIS DE LA RESPUESTA NO LINEAL DE LA DEMANDA DE ELECTRICIDAD A LA
TEMPERATURA
León, Junio 2004
JULIÁN MORAL CARCEDODpto. Análisis Económico: Tª Económica e Hª Económica
Universidad Autónoma de Madrid
Instituto L.R Klein
JOSE VICENS OTERODpto. Economía Aplicada
Universidad Autónoma de Madrid
Instituto L.R Klein
MODELOS STR PARA EL ANÁLISIS DE LA RESPUESTA NO LINEAL DE LA DEMANDA DE ELECTRICIDAD A LA TEMPERATURA
ESQUEMA DE LA PRESENTACIÓN
1. Introducción
2. Efectos de la climatología en la demanda: no linealidad del efecto temperatura
3. Descripción de la metodología
4. Principales Resultados
5. Conclusiones
MODELOS STR PARA EL ANÁLISIS DE LA RESPUESTA NO LINEAL DE LA DEMANDA DE ELECTRICIDAD A LA TEMPERATURA
1. INTRODUCCIÓN
Modelo THOR (REE e I.L.R. Klein)
MODELOS STR PARA EL ANÁLISIS DE LA RESPUESTA NO LINEAL DE LA DEMANDA DE ELECTRICIDAD A LA TEMPERATURA
1. INTRODUCCIÓN
200000
300000
400000
500000
600000
700000
800000
8/01/95 12/13/96 4/27/98 9/09/99 1/21/01 6/05/02 10/18/03
Demanda de electricidad
Datos diarios (1-ago-1995/31-8-2003)
MODELOS STR PARA EL ANÁLISIS DE LA RESPUESTA NO LINEAL DE LA DEMANDA DE ELECTRICIDAD A LA TEMPERATURA
1. INTRODUCCIÓN
Analísis de temperatura “umbral” (la relación presente entre la
demanda de electricidad y temperatura cambia cualitativa y/o
cuantitativamente).
Delimitar qué modelo o modelos pueden capturar, de forma
adecuada, la no linealidad de la demanda
Analizar el efecto de las temperaturas en la variabilidad de la
demanda diaria total de energía eléctrica a nivel peninsular
Objetivo:
MODELOS STR PARA EL ANÁLISIS DE LA RESPUESTA NO LINEAL DE LA DEMANDA DE ELECTRICIDAD A LA TEMPERATURA
2. EFECTOS DE LA CLIMATOLOGIA EN LA DEMANDA: NO LINEALIDAD DEL EFECTO TEMPERATURA
climatologíaTemperatura
Humedad
Luminosidad/Radiación solar
Precipitaciones
Temperatura
•Condensa la información de todas las variables, ya que todas se hallan relacionadas
•Efecto contrastado en todas las investigaciones
•Disponibilidad de información
Consumo peninsular de electricidad
Delimitación del efecto
Indicador de Temperatura
nacional
MODELOS STR PARA EL ANÁLISIS DE LA RESPUESTA NO LINEAL DE LA DEMANDA DE ELECTRICIDAD A LA TEMPERATURA
2. EFECTOS DE LA CLIMATOLOGIA EN LA DEMANDA: NO LINEALIDAD DEL EFECTO TEMPERATURA
2.1.-INDICADOR DE TEMPERATURA PENINSULAR
La España peninsular carece de un comportamiento climático homogéneo, por lo tanto no es posible determinar de manera inmediata un indicador de temperatura a nivel peninsular. En base a esta limitación, el procedimiento seguido para obtener un indicador de temperatura representativo es el siguiente (Moral y Vicéns 2003):
1.Determinación de zonas climáticas homogéneas. A partir de los valores mediosdiarios de temperatura registrados en los 47 observatorios correspondientes a cada capital de provincia, se delimitan 7 zonas geográficas homogéneas según un análisis tipo cluster.
2.Selección de observatorios representativos de cada zona climática, según distancia al centroide de cada grupo homogéneo.
3.Obtención del indicador de temperatura peninsular. Una vez seleccionados los observatorios se obtiene una medida de temperatura peninsular a nivel agregado, como media ponderada de las temperaturas registradas en cada observatorio representativo. Las ponderaciones utilizadas en este caso se obtienen a partir de la población según las cifras del censo de población del INE de 2001
7
1
////
i
aammddii
aammdd TwTEMP
MODELOS STR PARA EL ANÁLISIS DE LA RESPUESTA NO LINEAL DE LA DEMANDA DE ELECTRICIDAD A LA TEMPERATURA
2. EFECTOS DE LA CLIMATOLOGIA EN LA DEMANDA: NO LINEALIDAD DEL EFECTO TEMPERATURA
Consumo electricidad
MgW
Temperatura (ºC)
Respuesta
al fríoRespuesta
al calor
Umbral inferior
Umbral superior
Ausencia de respuesta
CDD
HDD
EFECTO TEORICO DE LA TEMPERATURA EN LA DEMANDA.
Engle et al. (1986), Vicéns (1988 y 1990), Filippini (1995) Henley y Peirson (1997 y 1998), Considine (2000), Johnsen (2001) , Valor et al. (2001), Sailor y Muñoz (1997) o Yan (1998) ó Pardo et al. (2002 )
2.1.-DELIMITACION DEL EFECTO
MODELOS STR PARA EL ANÁLISIS DE LA RESPUESTA NO LINEAL DE LA DEMANDA DE ELECTRICIDAD A LA TEMPERATURA
2. EFECTOS DE LA CLIMATOLOGIA EN LA DEMANDA: NO LINEALIDAD DEL EFECTO TEMPERATURA
200000
300000
400000
500000
600000
700000
800000
0 10 20 30
TEMP5
CE
LE
C
200000
300000
400000
500000
600000
700000
800000
8/01/95 12/13/96 4/27/98 9/09/99 1/21/01
2.1.-DELIMITACION DEL EFECTO: TENDENCIA
MODELOS STR PARA EL ANÁLISIS DE LA RESPUESTA NO LINEAL DE LA DEMANDA DE ELECTRICIDAD A LA TEMPERATURA
2. EFECTOS DE LA CLIMATOLOGIA EN LA DEMANDA: NO LINEALIDAD DEL EFECTO TEMPERATURA
2.1.-DELIMITACION DEL EFECTO: LABORALIDAD
-150000
-100000
-50000
0
50000
100000
150000
0 5 10 15 20 25 30 35
LUNES DIATIPO DOMINGO SABADO VIERNES
MODELOS STR PARA EL ANÁLISIS DE LA RESPUESTA NO LINEAL DE LA DEMANDA DE ELECTRICIDAD A LA TEMPERATURA
2. EFECTOS DE LA CLIMATOLOGIA EN LA DEMANDA: NO LINEALIDAD DEL EFECTO TEMPERATURA
2.1.-DELIMITACION DEL EFECTO
-100000
-50000
0
50000
100000
150000
0 10 20 30
Temperatura (ºC)
Dem
an
da d
e e
lectr
icid
ad
filt
rad
a
ttagostot DFLabItttD 543
32
210 Donde Dt, es la demanda agregada de electricidad, t es una variable temporal (t = 0,1,2,...), Iagosto es una variable ficticia
que toma el valor 1 si la observación de la demanda corresponde al mes de agosto, Labt es la variable de laboralidad cuya
elaboración se detalla en Moral y Vicéns (2003) y DFt es el componente residual o demanda de electricidad filtrada del
componente determinista.
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3. DESCRIPCION DE LA METODOLOGIA
Demanda filtrada
Temperatura (ºC)
Respuesta
al frío
Respuesta
al calor
Temperatura
Umbral
ESTADO 1 ESTADO 2
MODELOS “SWITCHING”
tSttStt TMPDF MODELOS STR (“Smooth transition “
tttttt cTMPGTMPcTMPGTMPDF ),;()(),;(1)( 2211
1)(exp1),,( cTMPcTMPG tt
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
5 10 15 20 25 30MODELOS TR (“Threshold regression models “
Th2TMP
Th1TMPTh2
Th1TMP
TMP
TMP
TMP
DF
t
t
t
tt
tt
tt
t
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4. RESULTADOS
-180.000
-130.000
-80.000
-30.000
20.000
70.000
120.000
170.000
ago-95 ago-96 ago-97 ago-98 ago-99 ago-00 ago-01 ago-02 ago-03
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3Demanda de electricidadProb. estimada Estado 2Func. Transición LSTR
Demanda de electricidad, probabilidad estado 2 y función de transición LSTR estimada (*)
(*) La probabilidad (Bayesiana) del Estado 2 viene dada por:
2
1
Pr)(
PrPr
Stttt
ttttt
SSDFf
iSiSDFfiS
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4. RESULTADOS
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
0 5 10 15 20 25 30 35
Temperatura (ºC)
Prob. Estado 2
F. transición LSTR
Probabilidad estado 2 y función de transición LSTR estimada vs. Temperatura.
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-60
-40
-20
0
20
40
60
80
4 9 14 19 24 29
Demanda
Modelo LSTR
Modelo "Doble Umbral"
-60-40-20
020406080
4 9 14 19 24 29
Modelo "Doble Umbral"
-60-40-20
020406080
4 9 14 19 24 29
Modelo LSTR
Respuesta teórica a las temperaturas: modelo LSTR y modelo de doble umbral
4. RESULTADOS
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Cuadro 3.- Resultados estimación modelo LSTR (*)
tttttt cTMPGTMPcTMPGTMPDF ),;()(),;(1)( 2211;
1)(exp1),,( cTMPcTMPG tt
Método de estimación
Parámetro Máxima verosimilitud Mínimos Cuadrados no lineales
1 105,4998 (5,312440) 105,5003 (6,170249)
2 -6,479369 (1,136533) -6,479481 (1,227945)
1 -269,9439 (10,54021) -269,9432 (10,44514)
2 13,47021 (0,774074) 13,47027 (0,829253) 0,404822 (0,037710) 0,404824 (0,037162)
c 15,41746 (0,650561) 15,41751 (0,686990)
Desv. Típica residuo ( )̂ 18,37945 18,39504
Log-verosimilitud del modelo -12782,17 -12782,17
AIC (“Criterio informativo de Akaike”) 8,665 8,664
SC (“Criterio informativo de Schwarz”) 8,679 8,676
(*) Entre paréntesis aparece la desviación típica del parámetro estimado (“error estándar”)
5,0
11,7
18,4
25,1 4,0
9,8
15,5
21,3
27,0 22,2 22,4 22,6 22,8
23,0
23,2
23,4
Valor criterio AIC
Temperatura Umbral 2 (ºC)
Temperatura Umbral 1 (ºC)
5,0
9,8
14,6
19,4
24,2 4,0
8,8
13,6
18,4
23,2
Temperatura Umbral 2 (ºC) Temperatura
Umbral 1 (ºC)
Vista superior
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5. CONCLUSIONES
•La modelización no lineal de la respuesta de la demanda a las temperaturas
mejora la tradicional aproximación basada en las funciones CDD y HDD.
•La metodología propuesta permite obtener una medida objetiva de la
temperatura umbral, obteniendo, asimismo, una adecuada representación de la
curva de respuesta de la demanda.
•El método propuesto permite utilizar datos diarios de demanda, y estimar los
efectos a muy corto plazo de cambios climáticos bruscos sobre la demanda de
electricidad.
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TEMPERATURA
León, Junio 2004
JULIÁN MORAL CARCEDODpto. Análisis Económico: Tª Económica e Hª Económica
Universidad Autónoma de Madrid
Instituto L.R Klein
JOSE VICENS OTERODpto. Economía Aplicada
Universidad Autónoma de Madrid
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