Predicción energética para decisiones sostenibles y justicia social

Resumen

La predicción de variables energéticas puede apoyar decisiones más eficientes, sostenibles y socialmente responsables. Este artículo presenta, con un enfoque divulgativo, técnicas de predicción aplicadas a la demanda eléctrica, la temperatura ambiente y los costos de la energía. Mediante un ejercicio con datos históricos y un modelo ETS de suavizamiento exponencial, se comparan valores estimados con datos reales para conocer la precisión y las limitaciones del modelo. Los resultados muestran un error porcentual absoluto medio de 8.99 % en la demanda eléctrica y de 3.72 % en el precio medio de la energía, mientras que para la temperatura se obtuvo un error absoluto medio de 0.43 °C. Estas diferencias muestran que la precisión depende del comportamiento de cada variable y de la calidad de los datos. Finalmente, se analiza cómo estas herramientas pueden apoyar la planificación energética, la sostenibilidad y una distribución más equitativa de los recursos.