Pronóstico de caudales medios mensuales empleando Sistemas Neurofuzzy

Resumen

El objetivo de este trabajo es presentar una metodología de Redes Neuro-Fuzzy aplicada al problema del pronóstico de caudales afluentes mensuales en centrales hidroeléctricas, cuyo resultado puede emplearse como una de las entradas en los modelos de planificación de largo plazo en sistemas hidrotérmicos de potencia. Se procuró emplear una herramienta que combine los Sistemas de Inferencia Fuzzy y las Redes Adaptables; se escogió el modelo ANFIS (Adaptive Neuro-Based Fuzzy Inference System). Para encontrar la mejor arquitectura ANFIS se empleó un método heurístico que combina la cantidad y tipo de funciones de pertenencia de las variables de entrada. Con el fin de evaluar el desempeño del modelo ANFIS se estableció una comparación frente a modelos de series de tiempo estocásticas, empleados para el pronóstico de caudales afluentes a las centrales hidroeléctricas Paute y Daule-Peripa, a través de medidas de error medio cuadrático, error porcentual medio y error absoluto medio, aplicadas a los modelos propuestos.