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PRONÓSTICO DE LA DEMANDA MENSUAL DE ELECTRICIDAD CON SERIES DE TIEMPO

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dc.contributor.authorGil-Vera, Víctorspa
dc.date.accessioned2017-03-05 00:00:00
dc.date.accessioned2022-06-17T20:18:50Z
dc.date.available2017-03-05 00:00:00
dc.date.available2022-06-17T20:18:50Z
dc.date.issued2017-03-05
dc.description.abstractObjetivo: 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.spa
dc.description.abstractObjetivo: 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.eng
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.doi10.24050/reia.v13i26.749
dc.identifier.eissn2463-0950
dc.identifier.issn1794-1237
dc.identifier.urihttps://repository.eia.edu.co/handle/11190/4944
dc.identifier.urlhttps://doi.org/10.24050/reia.v13i26.749
dc.language.isospaspa
dc.publisherFondo Editorial EIA - Universidad EIAspa
dc.relation.bitstreamhttps://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/download/749/994
dc.relation.citationeditionNúm. 26 , Año 2016spa
dc.relation.citationendpage120
dc.relation.citationissue26spa
dc.relation.citationstartpage111
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dc.relation.ispartofjournalRevista EIAspa
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dc.rightsRevista EIA - 2017spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/spa
dc.sourcehttps://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/749spa
dc.subjectCosteospa
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dc.subjectteoría de pronósticospa
dc.subjectseries de tiempospa
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dc.subjectSeries de Tiempospa
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dc.typeArtículo de revistaspa
dc.typeJournal articleeng
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dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
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dspace.entity.typePublication
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