Impact of COVID-19 lockdown in short-term load forecasting
Miguel López, Sergio Valero, Carolina Senabre
MATHEMATICS AND COMPUTERS IN SIMULATION  (Noviembre de 2025)
Ed. Elsevier  ISSN:0378-4754  DOI:https://doi.org/10.1016/j.matcom.2025.04.035  - Volume 237, Pages 344-354

Resumen:

Resumen

La predicción precisa de la demanda eléctrica es fundamental para el funcionamiento eficiente de los sistemas eléctricos. No obstante, las restricciones de actividad sin precedentes impuestas durante la pandemia provocaron alteraciones inesperadas en los patrones de consumo, poniendo a prueba la capacidad predictiva de los sistemas existentes. Este fenómeno se produjo a escala global y afectó a numerosos sistemas eléctricos, como ponen de manifiesto los análisis de la red eléctrica española presentados en este trabajo. La precisión de los sistemas de predicción se redujo de forma significativa tras la implantación de las restricciones de actividad.

En este artículo se realiza un análisis detallado del impacto de estas medidas en la exactitud de las predicciones en el contexto español. Además, se propone un método para identificar situaciones en las que el sistema de predicción deja de comportarse de manera controlada y requiere la aplicación de medidas correctoras. El trabajo presenta una medida correctiva sencilla que permite reducir los errores durante estos periodos de pérdida de control. Dicha medida se concibe como un complemento al modelo de predicción existente, ajustando su salida cuando se detecta una situación anómala. Los resultados obtenidos indican que una investigación más profunda podría reducir de forma significativa el impacto de este tipo de eventos y mejorar la robustez de los sistemas de predicción.