Resumen

En este trabajo, aplicamos la Transformada Wavelet de Coherencia (WTC) y el análisis de fase para analizar la relación entre la demanda diaria de electricidad (DED) y variables meteorológicas como la temperatura, la humedad relativa, la velocidad del viento y la radiación. Los datos de DED presentan tanto fluctuaciones estacionales como una tendencia creciente, mientras que las variables meteorológicas sólo muestran variaciones estacionales. Los resultados obtenidos del análisis WTC y de fase nos permiten detectar el periodo de tiempo en el que el DED se correlaciona significativamente con las variables meteorológicas. Encontramos una fuerte interdependencia estacional entre la temperatura del aire y el DED para una periodicidad de 256-512 días y 128-256 días. La relación entre la humedad y el DED también muestra una interdependencia significativa para una periodicidad de 256-512 días con una coherencia media igual a 0,8. En cuanto a la radiación y la velocidad del viento, la correlación es baja con una coherencia media inferior a 0,5. Estos resultados proporcionan una visión de las propiedades de los impactos de las variables meteorológicas sobre la demanda de electricidad en la que pueden basarse los planificadores de la energía para mejorar sus previsiones y la planificación de la demanda de electricidad.

• Materias:Energía Consumo de energía Fuentes de energía Termodinámica Análisis de emisiones
• Subjects:Energy Energy consumption Energy sources Thermodynamics Emission Analysis
• Palabras claves:variables meteorológicas, ded, días, coherencia media, demanda de electricidad, velocidad del viento, coherencia de la transformada wavelet, demanda diaria de electricidad, sólo variación estacional, fuerte interdependencia estacional
• Keywords:weather variables, ded, days, average coherence, electricity demand, wind speed, wavelet transform coherence, daily electricity demand, only seasonal variation, strong seasonal interdependence