Examinando por Materia "Series de Tiempo"

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    Modelos de series temporales para pronóstico de la demanda eléctrica del sector de explotación de minas y canteras en Colombia
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2020-12-31) Mariño, Maria D.; Arango, Adriana; Lotero, Laura; Jimenez, Maritza
    Pronosticar la demanda eléctrica es de suma importancia para la planeación estratégica de una nación. La literatura ofrece múltiples acercamientos para el desarrollo de modelos de pronóstico enfocados principalmente en la demanda nacional agregada, dejando de lado los análisis sectoriales, en particular a los sectores no residenciales. En este artículo, utilizando la metodología de análisis de Series de Tiempo, se ajustan, validan y comparan tres diferentes modelos para pronosticar la demanda eléctrica del sector minas y canteras, uno de los más representativos en el consumo eléctrico colombiano. Los modelos ajustados incluyen un modelo de componentes aditivo, un SARIMA y un Holt Wiatednters. Los resultados indican que el modelo que presenta un menor error de pronóstico es el modelo Holt Winters.
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    PublicaciónSólo datos
    PRONÓSTICO DE LA DEMANDA MENSUAL DE ELECTRICIDAD CON SERIES DE TIEMPO
    (Fondo Editorial EIA - Universidad EIA, 2017-03-05) Gil-Vera, Víctor
    Objetivo: Implementar modelos con series de tiempo para el pronóstico de la demanda mensual de electricidad (Gwh).Materiales y Métodos: Para el desarrollo y validación de los modelos se tomaron como base los valores de la demanda de energía eléctrica en el Sistema Interconectado Nacional (SIN) de Colombia en el período 2008-2014. Se emplearon series de tiempo aditivas con tendencias lineal, cuadrática y cúbica en el software estadístico R. Resultados: De los tres modelos desarrollados el modelo cuadrático es el que mejor ajuste presenta (R² ajustado =0.95), AIC = 954,54, BIC = 991,00).Conclusiones: Con este trabajo se concluye que las series de tiempo aplicadas al pronóstico de la demanda de electricidad permiten predecir con un alto grado de exactitud demandas futuras de energía eléctrica (GWh), información que puede generar ventajas a productores, distribuidores y grandes consumidores a la hora de establecer estrategias, optimizar su operación y realizar contratos bilaterales.