Investigación científica
PGNN: estudio sobre Itaipu
Predecir y evaluar la coherencia física.
Artículo aceptado en Latin.Science 2026
Implementación de la red e investigación en coautoría
El escenario operativo con MLP residual alcanzó un RMSE de 508 MW medios, frente a 590 de la persistencia. Este resultado no debe confundirse con las cifras de la ablación del término físico.
LA DECISIÓN QUE IMPORTA
Evaluar más de un tipo de error
En la ablación, retirar el término físico redujo el error en los datos, pero aumentó el residuo físico unas 33 veces. Una sola métrica no describe toda la calidad del modelo.
INTERPRETACIÓN DE LOS RESULTADOS DE ABLACIÓN
¿Qué ocurre al retirar el término físico?
El modelo sin el término físico tuvo el menor error en los datos, pero un residuo físico unas 33 veces mayor. En esta métrica, cuanto menor, mejor.
Comparación de ablación descrita en el currículum. Estos valores no son el RMSE del escenario operativo con MLP residual. Las barras parten de cero y usan la misma escala.
La pregunta
¿Cómo evaluar una red neuronal para generación hidroeléctrica considerando tanto el error de predicción como la coherencia con la física?
Mi contribución
Implementé una red neuronal desde cero en Rust, sin bibliotecas de aprendizaje automático, y trabajé con datos del ONS de 2015 a 2024. Reservé 2023 y 2024 para pruebas y comparé los modelos con una referencia sencilla: repetir la generación del día anterior.
El resultado
El escenario operativo con MLP residual alcanzó un error de 508 MW medios, frente a 590 de la referencia, y superó esa referencia en todos los años de la validación móvil de 2020 a 2024. El artículo fue aceptado en Latin.Science 2026, en Latinoware.
Estudio con datos históricos públicos sobre Itaipu, sin indicación de vínculo con la central. En la ablación, el modelo sin término físico presentó menor error en los datos, pero un residuo físico unas 33 veces mayor. Los resultados no garantizan el desempeño de predicciones futuras.
Explorar los detalles técnicos
Retropropagación y Adam implementados a mano y verificados mediante gradient check. Escenario operativo con R² de 0,91. El escenario con caudal aislado mejoró poco frente a la persistencia (RMSE 586 frente a 590 MW medios). Reproducibilidad desde un clon limpio, CI con clippy, pruebas y SHA-256 de los datos.
