Examinando por Materia "Pronóstico"
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Publicación Acceso abierto Detección de posibles puntos de autogeneración solar a partir de los datos de consumo eléctrico en Colombia(Universidad EIA, 2024) Patiño Pérez, Héctor Alejandro; Hoyos Velásquez, Santiago Horacio; Hoyos Velásquez, Santiago HoracioRESUMENLos países se encuentran dentro de un proceso de transición energética por medio del cual se desarrolla la electrificación de la economía y se intensifica el uso de las energías renovables a partir de fuentes convencionales y no convencionales, contribuyendo a la reducción de las emisiones de gases efecto invernadero y, por lo tanto, realizando un aporte a la mitigación del cambio climático. En particular, la utilización de energía solar fotovoltaica para la autogeneración de los hogares y las empresas se ha visto motivada por la disminución de los precios de esta tecnología, el aumento de su eficiencia técnica y la disponibilidad de incentivos tributarios generados por ley; lo que se refleja en el cierre financiero de los proyectos solares a pequeña y gran escala, en zonas urbanas, rurales o apartadas a nivel nacional e internacional. Los mercados de energía eléctrica requieren de la estimación correcta de la demanda y la generación de energía para la formación de los precios de corto y largo plazo. En este sentido, conocer la cantidad de energía proveniente de la autogeneración fotovoltaica y su impacto en la demanda es requerido para la planificación de la expansión y para la operación del sistema eléctrico de potencia, además de soportar la toma de decisiones de inversionistas en el sector. El consumo de energía de los hogares y las empresas puede ser caracterizado por su curva de carga, la cual presentaría cambios frente a su patrón de comportamiento histórico como consecuencia de la autogeneración para el autoconsumo, es por esto que, en esta investigación se presenta una metodología basada en técnicas de detección de anomalías para la caracterización de cambios atípicos en el comportamiento de la serie de tiempo del consumo de energía, con el propósito de identificar sistemas solares fotovoltaicos de autogeneración en grandes usuarios de energía en Colombia. La metodología desarrollada se basa en cuatro enfoques: uso de algoritmos de búsqueda exhaustiva, uso de detección de anomalías en series de tiempo mediante la biblioteca Prophet de Facebook, uso de algoritmos para detección de cambios de nivel mediante la biblioteca ADTK – ARUNDO y uso de modelos de aprendizaje profundo para el aprendizaje y detección de cambios en el comportamiento de los datos. Esta investigación se realiza en el marco de la alianza energética 2030, la cual está conformada por 11 organizaciones con el fin de realizar el desarrollo de 11 proyectos de I+D+i financiados por Colciencias. La investigación está desarrollada como parte del proyecto 1 con los datos de consumo de energía eléctrica de los usuarios de Colombia, compartidos por la empresa XM Compañía de Expertos en Mercados S.A. E.S.P. Los resultados encontrados con los dos primeros enfoques utilizados no fueron satisfactorios debido a la gran cantidad de anomalías identificadas y que no representaban el comportamiento esperado para la instalación de un sistema de autogeneración fotovoltaico; sin embargo, los resultados obtenidos bajo el proceso de validación propuesto en los dos últimos enfoques permiten afirmar la presencia de sistemas solares fotovoltaicos instalados a partir de los datos analizados.Publicación Acceso abierto Marco de implementación de modelos de pronóstico de ventas en empresas de e-commerce(Universidad EIA, 2023) Echeverri Castrillón, Simón; Salvit, JordanRESUMEN: en este estudio se desarrollan y comparan tres modelos de diferentes naturalezas en el pronóstico de ventas de siete empresas que participan en E-Commerce: el Random Forest Regressor, ARIMA y un modelo diseñado en este trabajo, llamado Modelo de Promedio Lineal y Tasa de Tendencia, con el fin de permitirle a las empresas realizar un apropiado seguimiento de metas de ventas y tomar decisiones previendo escenarios futuros. Los modelos son desarrollados en Python utilizando librerías como Pandas, Scikit-Learn, y pmdarima. Las variables seleccionadas para predecir las ventas se basan en la fecha y los valores históricos de las ventas, por lo cual se adentra en el área de pronóstico de series temporales. Para implementar los modelos se dividen los datos de las siete empresas en datos de entrenamiento y prueba, siguiendo una división de 75% para entrenamiento y 25% para prueba. Para cada empresa, para cada uno de los modelos, se utilizan los datos de entrenamiento para encontrar la configuración óptima del mismo, utilizando posteriormente los datos de prueba para evaluar su desempeño, a través de la métrica MAPE. Se encuentra que el modelo más acertado para predecir las ventas de las empresas es Modelo de Promedio Lineal y Tasa de Tendencia, con un MAPE promedio de 18.98%, seguido por el Random Forest Regressor, con un MAPE promedio de 19.27%. Se encuentra que los pronósticos de las ventas futuras de las empresas, a pesar de ser aceptables en el corto plazo, convergen a una serie de valores fijos rápidamente. Se recomienda para futuros trabajos incluir variables exógenas para el pronóstico de las ventas, con el fin de reducir el MAPE y mejorar la precisión de los pronósticos.Publicación Acceso abierto Modelo de nowcasting para pronosticar la tasa de desempleo de Colombia utilizando Google Trends(Universidad EIA, 2021) Trespalacios Cárdenas, Lina María; García Suaza, Andrés FelipeRESUMEN: Debido a los niveles de incertidumbre que se crean en la economía, por la espera de los resultados de los indicadores de las variables macroeconómicas, se propone un modelo para pronosticar de manera semanal la tasa de desempleo en Colombia. La espera de los resultados de las variables que explican los movimientos del mercado y ciclos económicos puede perjudicar la toma de decisiones que se lleven a cabo en las entidades públicas; debido al retraso que tienen las entidades generadoras de estadísticas en publicar sus informes mensualmente. El desarrollo de un indicador que pronostique la tasa de desempleo en un “tiempo real” permite dar un panorama de cómo se puede estar comportando esta variable en el tiempo y así facilitar la toma de decisiones políticas, más que todo en tiempos donde el mercado no se encuentre en una estabilidad. Para el desarrollo del indicador de Now-cast se dará uso al indicador de Google Trends, en el cual se buscarán palabras claves que tengan relación con personas que se encuentren buscando empleo en un lugar determinado y en cierto horizonte temporal. Con los datos suministrados por Google Trends se procederá a realizar un modelo de regresión lineal en R studio. Una vez se tenga el modelo, se estimarán y se realizarán los pronósticos respectivos, se mide la eficiencia del pronóstico y se comparan con otros escenarios. Con lo anterior se espera lograr una buena predicción de la tasa de desempleo, el cual sea de uso útil para tomar medidas de control en el caso en que se muestre un incremento en la variable.Publicación Acceso abierto Pronóstico del IPC mediante una red neuronal artificial borrosa(Universidad EIA, 2019, 2019) González Peláez, Pablo; Patiño Pérez, Héctor AlejandroPublicación Acceso abierto Proyección de las rutas de recolección de basura necesarias para cubrir el crecimiento urbanístico de Envigado(Universidad EIA, 2014) Pérez Echeverry, Luis Santiago; Ocampo González, AquilesEn un mundo en constante crecimiento se hace necesario, desde cualquier perspectiva, estar preparado para afrontar una gran variedad de dificultades derivadas del mismo cambio que he expresado, de igual manera dicho crecimiento puede traer nuevas oportunidades y presentar nuevos retos tanto a personas como organizaciones y estados. Usualmente, como en la naturaleza, quien sobrevive es quien se adapta más rápido y mejor al entorno variante en el que se desenvuelve y esto aplica, indistintamente, a cualquier tipo de organización e individuo. Particularmente quiero traer a colación el caso de las empresas que prestan servicios a usuarios, es decir, empresas cuyo fin es servir a una comunidad en especial y que normalmente se encuentran estrechamente relacionadas con la administración pública, dichas organizaciones ¿A qué tipo de cambio se enfrentan?. En nuestro país normalmente las empresas estatales e incluso las de configuración mixtas tienen poca competencia en sus respectivos ramos, debido en gran parte a las condiciones del mercado, lo que favorece su normal desarrollo pero a la vez hace que sobre ellas recaiga una grandísima responsabilidad: abastecer a toda costa a la población, sea cual fuere su producto o servicio. Dichas compañías se enfrentan a lo que considero es el núcleo…el génesis mismo del cambio y es al aumento de la demanda provocado por un aumento en la población. Se hace entonces totalmente necesario para dichas empresas poseer un sistema de operaciones supremamente maduro, desarrollado, que opere en condiciones muy eficientes buscando siempre optimizar su operatividad para así poder garantizar el cumplimiento del servicio a la totalidad de sus demandantes. Es posible notar que dichas empresas prestadoras de servicios en la región (de carácter público) son bastante masivas dado que los motivos antes mencionados les permiten serlo, pero dicha situación representa para ellas un reto de enormes proporciones y es el de monitorear poblaciones enteras, rara vez menores al millar de individuos; dicha demanda tan masiva hace necesario tener sistemas de información, operación, administración, estratégicos y de análisis muy tecnificados y a su vez es necesario contar con información precisa, oportunamente, para poder gestionar, afrontar y superar los retos que se presentan gracias a los cambios que ocurren normalmente en lapsos de tiempos bastante cortos. En este orden de ideas este trabajo presenta una propuesta, no solo de mejora, sino de actualización a un tipo específico de modelo de gestión operativa con el fin de adelantarse de la mejor manera posible a los próximos retos que se encontrarán al momento de satisfacer una demanda representada buscando en la medida de lo posible recopilar la información de mejor calidad para así poder presentar un resultado lo más cercano al óptimo del proceso permitido por las condiciones de los sistemas envueltos en los procesos asociados a la recolección de basuras en la ciudad de Envigado.