La operación electro-energética del SIN debe ser planificada para asegurar el suministro de energía con suficiencia técnica y bajos costos. Esta programación operativa debe considerar restricciones técnicas, como equipos en mantenimiento y generadores indisponibles, aspectos contractuales, etc., así como factores coyunturales como el clima y los feriados especiales, que inciden en el uso de la energía por parte de los diversos grupos de consumidores. En este sentido, la demanda de potencia global del país condiciona la contratación de potencia de las centrales hidroeléctricas, que constituye el principal componente del costo operativo de la ANDE. En este contexto, la operación eficiente del sistema de transmisión, desde el punto de vista técnico y económico, requiere de una estimación precisa de la potencia global demandada en la red, para cada hora de cada día (perfil de la demanda), así como de la consideración de determinadas restricciones, lo que hace necesario el uso de metodologías confiables para estimar dicha demanda y despachar la potencia adecuada desde cada central de generación. Este trabajo analiza las diversas metodologías aplicadas en el sector eléctrico para realizar pronósticos de demanda de corto plazo. Son aplicados abordajes estadísticos (ARIMA) y de Inteligencia Artificial (Red Neuronal Artificial: RNA) para realizar previsiones del perfil de demanda en el Sistema Interconectado Nacional, comparando posteriormente los resultados y analizando los errores de estimación. El modelo Auto Regresivo de Medias Móviles Integrado (ARIMA) es usado como benchmark, para complementar y dar un significado más consistente a las predicciones de la RNA. Los resultados de la investigación demuestran que la estimación del perfil de demanda del SIN puede automatizarse con aceptable precisión, suministrando así una herramienta más de apoyo a las decisiones de contratación de potencia de los agentes responsables y satisfaciendo las condiciones mínimas necesarias que proporcionan una garantía razonable para el adecuado despacho de carga.

The electric and energetic operation of the National Interconnected System should be planned to ensure the power supply with technical proficiency and low costs. This operational planning should consider technical constraints, such as equipment maintenance and generators unavailability, contractual issues and so on, as well as economic factors such as weather and holiday dates that affect the use of energy by various consumer groups. In this sense, the overall power demand of the country affects the hiring of hydroelectric power, which is the main component of the operating cost of ANDE. In this context, the efficient operation of the transmission system from the technical and economic terms, requires an accurate estimate of the demanded global power in the network, for each hour of each day (demand profile) and consideration of certain restrictions, making it necessary to use reliable methodologies for estimating such demand and dispatch the appropriate power from each power generation plant. This paper analyzes the various methodologies used for Short Term Load Forecast. They are applied a statistical approach (ARIMA) and artificial intelligence approach (Artificial Neural Network: ANN) for forecasting the load profile on the national grid, then comparing the results and analyzing estimation errors. Auto Regressive Integrated Moving Average Model (ARIMA) is used as a benchmark, to complement the predictions of the ANN method and make it stronger. The research results show that the estimation of the load profile of the National Interconnected System can be automated with acceptable accuracy, thus providing a tool for decision support power procurement officers responsible and meet the minimum requirements necessary to provide reasonable assurance suitable for load dispatch.