VELASQUEZ H, Juan David; FRANCO C, Carlos Jaime    OLAYA M, Yris. Predicción de los precios promedios mensuales de contratos despachados en el mercado mayorista de electricidad en Colombia usando máquinas de vectores de soporte. []. , 23, 40, pp.321-337. ISSN 0120-3592.

^les^aLa predicción de los precios de la electricidad en los mercados liberalizados y desregulados ha sido considerada una tarea difícil, debido a la cantidad y complejidad de factores que gobiernan los precios. En este artículo se pronostican los precios promedios mensuales de los contratos despachados en el mercado eléctrico de Colombia usando una novedosa red neuronal, conocida como máquina de vectores de soporte. Se comparan los pronósticos obtenidos con un perceptrón multicapa y un modelo ARIMA. Los resultados obtenidos muestran que la máquina de vectores de soporte captura de mejor forma la dinámica intrínseca de la serie de tiempo y es capaz de pronosticar con mayor precisión para un horizonte de 12 meses adelante.^len^aForecasting electricity prices in liberalized, deregulated markets has always been considered a difficult task, due to the number of factors that govern prices and to their complexity. This article predicts the average monthly prices for Colombian electricity market contracts by using a novel neural network known as the support vector machine. Forecasts obtained using a multilayer perceptron are compared to forecasts obtained using an ARIMA model. The results show that the support vector machine better captures the intrinsic dynamics of the time series and is able to make more precise forecasts considering a 12-month horizon.^lpt^aApredição dos preços da eletricidade nos mercados liberalizados e desregulados tem sido considerada uma tarefa difícil, devido à quantidade e complexidade de fatores que governam os preços. Neste artigo prognosticam-se os preços médios mensais dos contratos despachados no mercado elétrico da Colômbia usando uma inovadora rede neural, conhecida como máquina de vetores de suporte. Comparam-se os prognósticos obtidos com um perceptron multicamada e um modelo ARIMA. Os resultados obtidos mostram que a máquina de vetores de suporte captura de melhor forma a dinâmica intrínseca da série de tempo e é capaz de prognosticar com maior precisão para um horizonte de 12 meses adiante.

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