Actualmente la planificación energética de UTE se realiza en base al Simulador de Sistemas de Energía Eléctrica (SimSEE). Dicho sistema se basa en un modelo estadístico de los aportes denominado Correlaciones en Espacio Gaussiano con Histograma (CEGH) para caracterizar la dinámica del estado del sistema, es decir, la evolución de las distintas variables asociadas a distintos aportes al sistema eléctrico. Dicho modelo realiza una transformación no lineal de las variables del sistema hacia un modelo Gaussiano, seguido de un modelado lineal de las dependencias temporales de las variables transformadas mediante un modelo autoregresivo multivariado (MAR).El presente proyecto nace de un análisis crítico del CEGH, en donde se le identifican en particular dos potenciales limitaciones importantes. La primera, un exceso de parámetros en la etapa de transformación, y por ende una tendencia al sobreajuste a datos de entrenamiento. La segunda, la imposibilidad del MAR de representar dependencias no lineales temporales y entre variables de estado que resultan de relevancia en la práctica. Se propone entonces estudiar modelos alternativos al CEGH que simplifiquen o directamente eviten las transformaciones involucradas, modelando en este las dependencias temporales (entre instantes de tiempo) y espaciales (entre variables) directamente, de manera no lineal. Se espera con esto mejorar significativamente el desempeño del SimSEE y, como efecto secundario de una posible reducción de variables de estado, reducir el costo computacional de la optimización asociada a la planificación energética ulterior. Para lograr esto último, los grupos involucrados en este proyecto cuentan con una larga y probada trayectoria en el modelado no lineal de datos de diversa índole, utilizando técnicas estadísticas modernas y teoría de la información, logrando en muchos casos el estado del arte.
