Este artículo propone un modelo híbrido sencillo para predecir los datos de carga eléctrica basado en la técnica de la transformada wavelet y el suavizado exponencial doble. Los datos históricos de series de carga ruidosas se descomponen en componentes deterministas y de fluctuación utilizando umbrales de coeficientes wavelet adecuados y el método de reconstrucción wavelet. Las características de variación de las series resultantes se analizan para llegar a umbrales razonables que den buenos resultados de eliminación de ruido. A continuación, las series constitutivas se pronostican mediante modelos de suavizado exponencial adaptativo adecuados. Un estudio de caso realizado con datos del mercado energético de California demuestra que el método propuesto puede ofrecer una elevada precisión de previsión para pronósticos a muy corto plazo, considerando un horizonte temporal de dos semanas.
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