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
Dimensions
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
Descargar cita
Licencia
Wilson Sánchez
Mostrar biografía de los autores
Artículos similares
- Armando Freire, Fernando Arias, Héctor Mullo, Jhonny Casa, Implementación de Control Remoto para la Apertura y Cierre de Compensación Reactiva al Alimentador de 13,8 kV de la Subestación Eléctrica de la Empresa Novacero S.A. mediante una Tarjeta ADVC-IOEX , Revista Técnica "energía": Vol. 21 Núm. 1 (2024): Revista Técnica "energía", Edición No. 21, ISSUE I
- Johnny Heredia, Edy Ayala , Diseño de Sistema para la Generación de Mantenimiento Predictivo Basado en IoT e Inteligencia Artificial para Talleres de Mecánica Exprés , Revista Técnica "energía": Vol. 21 Núm. 2 (2025): Revista Técnica "energía", Edición No. 21, ISSUE II
- Josua Oña, Luis Ruales, Análisis de sobrevoltajes por impulso atmosférico en sistemas de Transmisión con discontinuidades líneas de transmisión aéreas y cables aislados, usando ATP , Revista Técnica "energía": Vol. 20 Núm. 2 (2024): Revista Técnica "energía", Edición No. 20, ISSUE II
- HOLGUER VINICIO YUGLA LEMA, Sintonización de los Parámetros de un D-Statcom para la Estabilidad de Voltaje con Presencia de Generación Distribuida , Revista Técnica "energía": Vol. 21 Núm. 2 (2025): Revista Técnica "energía", Edición No. 21, ISSUE II
- Marcio Zamboti , Keren Tenório , Fabricio Toscano, Carolina Cunha, Angelo Cesar, Metodología de Reacondicionamiento de Edificios Hospitalarios , Revista Técnica "energía": Vol. 21 Núm. 2 (2025): Revista Técnica "energía", Edición No. 21, ISSUE II
- Marcio Zamboti, Ana Becker, Alan Pombo, Carlos Oliveira, Eduardo Sousa, Rafael Soares, Angelo Colombini, Evaluación Experimental del Desempeño Fotométrico de Luminarias LED para Alumbrado Público Bajo Envejecimiento Acelerado , Revista Técnica "energía": Vol. 22 Núm. 2 (2026): Revista Técnica "energía", Edición No. 22 ISSUE II
- Luis Bonilla, Raúl Cubillo, Determinación de límites de seguridad estática de ángulo en el SNI a partir de mediciones sincrofasoriales , Revista Técnica "energía": Vol. 15 Núm. 1 (2018): Revista Técnica "energía", Edición No. 15
- Alberto Ríos, Jesús Guamán, Carlos Vargas, Análisis de la Implementación de una Estrategia de Reducción del Consumo Energético en el Sector Residencial del Ecuador: Evaluación del Impacto en la Matriz Energética , Revista Técnica "energía": Vol. 15 Núm. 1 (2018): Revista Técnica "energía", Edición No. 15
- Gonzalo Uquillas, Germán Pancho, Tecnología y Modelo de Seguridad de Negocio para el Cenace: Simec un Caso a Considerar , Revista Técnica "energía": Vol. 2 Núm. 1 (2006): Revista Técnica "energía", Edición No. 2
- Sandra Bastidas, Hugo Arcos , Despacho Económico del Sistema Híbrido de las Islas Santa Cruz y Baltra Incorporando la Aleatoriedad de Potencia de los Sistemas Eólico y Solar Fotovoltaico , Revista Técnica "energía": Vol. 16 Núm. 1 (2019): Revista Técnica "energía", Edición No. 16
También puede Iniciar una búsqueda de similitud avanzada para este artículo.
Artículos más leídos del mismo autor/a
- Carlos Lozada, David Panchi, Wilson Sánchez, Andrés Jacho, Regresión Lineal para la Identificación del Punto de Máxima Potencia en Microrredes Híbridas Implementado en HYPERSIM , Revista Técnica "energía": Vol. 20 Núm. 2 (2024): Revista Técnica "energía", Edición No. 20, ISSUE II
- Andrés Jacho, Diego Echeverría, Santiago Chamba, Carlos Lozada, Wilson Sánchez, Aplicación del Control Formador de Red en Microrredes con Sistemas de Almacenamiento de Energía para la Regulación Primaria de Frecuencia, Caso de Estudio: Islas Galápagos , Revista Técnica "energía": Vol. 21 Núm. 1 (2024): Revista Técnica "energía", Edición No. 21, ISSUE I
- Wilson Sánchez, Diego Echeverría, Santiago Chamba, Andrés Jacho, Carlos Lozada, Despacho Económico de Energía de la Microrred en las Islas Galápagos Utilizando la Plataforma SimSEE , Revista Técnica "energía": Vol. 21 Núm. 1 (2024): Revista Técnica "energía", Edición No. 21, ISSUE I
- Wilson Brito, Santiago Chamba, Diego Echeverría, Aharon De La Torre, David Panchi, Herramienta de Identificación Paramétrica, Validación y Sintonización de Reguladores de Velocidad Mediante Algoritmos de Optimización Heurísticos , Revista Técnica "energía": Vol. 20 Núm. 2 (2024): Revista Técnica "energía", Edición No. 20, ISSUE II
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
Visitas del artículo 10 | Visitas PDF 1
Descargas
Los datos de descarga todavía no están disponibles.
- A. Kumar Dubey, A. Kumar, V. García-Díaz, A. Kumar Sharma, y K. Kanhaiya, «Study and analysis of SARIMA and LSTM in forecasting time series data», Sustain. Energy Technol. Assess., vol. 47, p. 101474, oct. 2021, doi: 10.1016/j.seta.2021.101474.
- H. Abbasimehr, M. Shabani, y M. Yousefi, «An optimized model using LSTM network for demand forecasting», Comput. Ind. Eng., vol. 143, p. 106435, may 2020, doi: 10.1016/j.cie.2020.106435.
- M. Tan, S. Yuan, S. Li, Y. Su, H. Li, y F. He, «Ultra-Short-Term Industrial Power Demand Forecasting Using LSTM Based Hybrid Ensemble Learning», IEEE Trans. Power Syst., vol. 35, n.o 4, pp. 2937-2948, jul. 2020, doi: 10.1109/TPWRS.2019.2963109.
- B. ul Islam y S. F. Ahmed, «Short-Term Electrical Load Demand Forecasting Based on LSTM and RNN Deep Neural Networks», Math. Probl. Eng., vol. 2022, n.o 1, p. 2316474, 2022, doi: https://doi.org/10.1155/2022/2316474.
- M. Mohamed, F. E. Mahmood, M. A. Abd, M. Rezkallah, A. Hamadi, y A. Chandra, «Load Demand Forecasting Using eXtreme Gradient Boosting (XGboost)», en 2023 IEEE Industry Applications Society Annual Meeting (IAS), oct. 2023, pp. 1-7. doi: 10.1109/IAS54024.2023.10406613.
- T. Mazibuko y K. Akindeji, «Hybrid Forecasting for Energy Consumption in South Africa: LSTM and XGBoost Approach», Energies, vol. 18, n.o 16, p. 4285, ene. 2025, doi: 10.3390/en18164285.
- Ministerio de Turismo de Ecuador, «Calendario Oficial de Feriados Nacionales 2023-2025». diciembre de 2022. [En línea]. Disponible en: https://www.turismo.gob.ec/wp-content/uploads/2023/12/CALENDARIO-FERIADOS-2023-2025-06-12-2022-.pdf
- R. G. Steadman, «A Universal Scale of Apparent Temperature», J. Appl. Meteorol. Climatol., vol. 23, n.o 12, pp. 1674-1687, dic. 1984, doi: 10.1175/1520-0450(1984)023%3C1674:AUSOAT%3E2.0.CO;2.
- J. Kang y D. M. Reiner, «What is the effect of weather on household electricity consumption? Empirical evidence from Ireland», Energy Econ., vol. 111, p. 106023, jul. 2022, doi: 10.1016/j.eneco.2022.106023.
- S. Ozdemir, Feature Engineering Bookcamp. Simon and Schuster, 2022.
- E. Lewinson, Python for Finance Cookbook: Over 80 powerful recipes for effective financial data analysis. Packt Publishing Ltd, 2022.
- X. Vasques, Machine Learning Theory and Applications: Hands-on Use Cases with Python on Classical and Quantum Machines. John Wiley & Sons, 2024.
- V. Babuskhin y A. Kravchenko, Machine Learning System Design: With end-to-end examples. Simon and Schuster, 2025.
- «Writing a training loop from scratch | TensorFlow Core», TensorFlow. Accedido: 4 de noviembre de 2025. [En línea]. Disponible en: https://www.tensorflow.org/guide/keras/writing_a_training_loop_from_scratch
- «XGBoost Documentation — xgboost 3.1.1 documentation». Accedido: 4 de noviembre de 2025. [En línea]. Disponible en: https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/index.html
- A. van Wyk, Machine Learning with LightGBM and Python: A practitioner’s guide to developing production-ready machine learning systems. Packt Publishing Ltd, 2023.
- T. Chen y C. Guestrin, «XGBoost: A Scalable Tree Boosting System», en Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, en KDD ’16. New York, NY, USA: Association for Computing Machinery, ago. 2016, pp. 785-794. doi: 10.1145/2939672.2939785.
- S. S. M Paulraj, Introduction to Artificial Neural Networks. Vikas Publishing House, 2009.
- R. Rojas, Neural Networks: A Systematic Introduction. Springer Science & Business Media, 2013.
- S. Hochreiter y J. Schmidhuber, «Long Short-Term Memory», Neural Comput., vol. 9, n.o 8, pp. 1735-1780, nov. 1997, doi: 10.1162/neco.1997.9.8.1735.
- J. Brownlee, Deep Learning for Time Series Forecasting: Predict the Future with MLPs, CNNs and LSTMs in Python. Machine Learning Mastery, 2018.
- R. A. Yaffee y M. McGee, An Introduction to Time Series Analysis and Forecasting: With Applications of SAS® and SPSS®. Academic Press, 2000.
- P. Cichosz, Data Mining Algorithms: Explained Using R. John Wiley & Sons, 2015.
- I. Gridin, Time Series Forecasting using Deep Learning: Combining PyTorch, RNN, TCN, and Deep Neural Network Models to Provide Production-Ready Prediction Solutions (English Edition). BPB Publications, 2021.
Periodicidad
Semestral: Publicaciones en enero y julio
Indexada en
Redes Sociales
Miembros Comité Editorial
