Medias Móviles para Predicción de Consumos Energéticos
Clase 8 de 15 • Curso de Forecasting con Excel
Contenido del curso
Modelos de Regresión
Métodos de Suavizado
- 7
Cómo elegir el mejor periodo en media móvil
17:08 min - 8
Medias Móviles para Predicción de Consumos Energéticos
Viendo ahora - 9
Cómo calcular media ponderada para proyecciones
08:21 min - 10
Modelos Multiplicativos para Pronósticos Financieros
13:25 min - 11
Modelos multiplicativos para OKR realistas
05:08 min - 12
Predicciones con Suavizado Exponencial y Ajuste de Alfa
05:35 min - 13
Modelos de Suavizado Exponencial en Predicción Sanitaria
05:53 min
Conclusiones
Resumen
Las medias móviles destacan cuando buscamos precisión práctica en series de tiempo caóticas. Una ventana móvil pequeña reduce la pérdida de información y mejora el reconocimiento de patrones, además de suavizar ruido y datos atípicos. Aquí se explica cuándo convienen, cómo ajustar su complejidad y por qué el coste computacional importa, con un caso real de predicción energética en Neiva, Huila.
¿Qué aporta una ventana móvil pequeña para el reconocimiento de patrones?
Una ventana que procesa pocos periodos, incluso a lo mucho dos, favorece un mapeo denso de la dinámica de la serie. Al conservar más detalle, la media móvil puede captar tendencias y microtendencias con mayor consistencia.
- Menos pérdida de información, más señal útil.
- Mayor capacidad de generalización con patrones finos.
- Mejor detección de cambios sutiles en el corto plazo.
En contextos donde no existe un patrón de estacionalidad claro, estos micropromedios permiten reconocer direcciones y trayectorias locales que fortalecen la predicción.
¿Cuándo usar medias móviles para series con ruido y estacionalidades difusas?
Son ideales cuando los registros son históricamente caóticos o presentan fluctuaciones muy grandes que distorsionan las métricas principales. Aquí las medias móviles ayudan a suavizar el comportamiento, mitigando picos altos y bajos y reduciendo el impacto de datos atípicos.
- Suavizado de variaciones extremas para mejorar la lectura de la serie.
- Atenuación del ruido por naturaleza propia de los datos.
- Priorización de la precisión cuando el precio o la decisión depende del ajuste fino.
Además, conocer y saber implementar modelos lineales, exponenciales, polinómicos y de media móvil es crucial para elegir la alternativa adecuada según el objetivo y la naturaleza del problema.
¿Cómo equilibrar precisión, coste computacional y contexto del problema?
Iterar modelos sobre bases de 100 mil, 1 millón o 5 millones de registros implica un coste computacional relevante. No todos los problemas requieren modelos muy robustos; algunos admiten enfoques más ligeros o soft cuando el riesgo lo permite.
- Evaluar la relación costo-beneficio de la predicción.
- Ajustar el modelo al riesgo del dominio: no es lo mismo un infarto de miocardio que el próximo hit musical.
- En bioingeniería, el margen de error es mínimo y se requieren enfoques más especializados.
La decisión práctica combina tres ejes: precisión necesaria, tiempo de cómputo disponible y criticidad del error en el dominio.
¿Cómo mejoraron las medias móviles la predicción energética en Neiva, Huila?
En un proyecto real para predecir consumos energéticos de la ciudad de Neiva, Huila, se construyó un modelo basado en medias móviles capaz de identificar patrones estacionales, tendencias y microtendencias. Se ajustó la ventana para lograr la predicción más fina posible, evitando desfases y garantizando un precio justo.
- Captura de estacionalidad y microtendencias para ajustar oferta y demanda.
- Ventanas móviles calibradas para precisión operativa.
- Impacto directo: mayor precisión y reducción de costos en la energía de toda la ciudad.
Este caso ilustra la fortaleza de las medias móviles cuando se exige exactitud en entornos con variabilidad marcada, pero donde el ajuste fino genera beneficios tangibles.
¿Te gustaría compartir un reto donde debas decidir el tamaño de la ventana móvil o el balance entre precisión y coste computacional?