Evaluación del desempeño de modelos LSTM y XGBoost en la predicción de la demanda eléctrica del sistema ecuatoriano
Performance Evaluation of LSTM and XGBoost Models for Electric Demand Forecasting in the Ecuadorian Power System
Sección
SISTEMAS ELÉCTRICOS DE POTENCIA
Cómo citar
Evaluación del desempeño de modelos LSTM y XGBoost en la predicción de la demanda eléctrica del sistema ecuatoriano. (2026). Revista Técnica "energía", 22(2), PP. 24-31. https://doi.org/10.37116/revistaenergia.v22.n2.2026.729
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Wilson Sánchez
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La predicción precisa de la demanda eléctrica es esencial para la operación técnico-económica del sistema eléctrico ecuatoriano. Este trabajo presenta una comparación entre los modelos Long Short-Term Memory (LSTM) y XGBoost para la predicción de la demanda de corto plazo, incorporando variables exógenas como la temperatura aparente y los feriados nacionales. Se utilizaron registros horarios del CENACE desde 2021 y datos meteorológicos satelitales del portal Open-Meteo. La estrategia empleada fue de predicción unipaso recursiva para un horizonte de 24 horas. Los resultados muestran que el modelo LSTM alcanza una mayor precisión , superando significativamente a XGBoost. Se concluye que la inclusión de variables exógenas mejora la exactitud del pronóstico y que la arquitectura LSTM constituye una herramienta robusta para la planificación operativa y energética del sistema ecuatoriano
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