Predicción del consumo de gas natural aplicando Redes Neuronales

Abstract

El gas natural es una de las varias e importantes fuentes de energía no renovables formada por una mezcla de gases y componentes ligeros, y es indispensable para la vida diaria de la población, también el gas natural se usa en la producción de electricidad como combustible de motores de combustión interna, más conocida como “Termoelectricidad”, resulta ser una alternativa conveniente por el bajo costo de este combustible pero se hace difícil su implementación en regiones alejadas de los yacimientos de gas, por la necesidad de extender gasoductos de elevado costo. Pero lo extraordinario es el costo bajo de este combustible, también se utiliza en la industria, sectores Residencial, Comercial, Transporte Vehicular y el sector consumidores directos. Para realizar planes y gestiones es importante tener una herramienta que permita predecir el consumo de gas natural a futuro. Las herramientas que brinda la inteligencia artificial en cuanto a la predicción se ajustan a este requerimiento, las redes neuronales artificiales son herramientas que pueden trabajar con información imprecisa, reduciendo la incertidumbre y devolviendo datos sin ruido. En el presente trabajo se hace un análisis de variables que influyen en el consumo de gas natural, se desarrolla un modelo de predicción con redes neuronales tomando como variables al recurso energético (electricidad), y las regalías por el IDH, con un 0.05 de error. Posterior al modelado se realizó la predicción del consumo de gas natural para el año 2012 y se obtuvo un error de 0.04, observamos que es menor en un punto respecto a lo planteado lo cual nos da la certeza de que de que el modelo cumple con nuestras expectativas.