Problemática: Actualmente a nivel mundial el pronóstico de la demanda eléctrica se hace indispensable por la integración de los sistemas de redes inteligentes a los sistemas de energía actuales y la penetración de las fuentes de energía renovable, lo cual provoca que este proceso sea más complejo y exija técnicas más novedosas.

Objetivo: Caracterizar el estado del arte sobre las técnicas y enfoques más utilizados en la actualidad para el pronóstico de la demanda eléctrica.

Metodología: Análisis de documentos, análisis-síntesis, inducción-deducción e histórico-lógico.

Resultados y discusión: Se precisa que es importante que cada país realice los estudios pertinentes para ejecutar los ajustes de curvas de carga que correspondan a cada región atendiendo a la cultura, el clima y las costumbres. Contar con curvas adecuadas que reflejen el comportamiento de un sistema evita sobrecargas en los alimentadores, en los transformadores y sobredimensionamiento de estos, lo cual permite garantizar la estabilidad, disponibilidad y eficiencia del sistema eléctrico.

Conclusiones: El creciente uso de la electricidad exige el desarrollo de modelos de predicción de la demanda que empleen técnicas de inteligencia artificial ante los grandes volúmenes de datos que se manejan en los sistemas eléctricos. Es razonable realizar estudios continuos que permitan valorar si el modelo empleado está siendo aprovechado de forma óptima o si es necesario emplear otro modelo que se ajuste mejor a los datos que se tienen. Para lograr la integración de las energías renovables a la red eléctrica es fundamental el perfeccionamiento de los actuales modelos de predicción.