Mariño, Maria D.Arango, AdrianaLotero, LauraJimenez, Maritza2020-12-312022-06-172020-12-312022-06-172020-12-311794-1237https://repository.eia.edu.co/handle/11190/5130Pronosticar 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.Demand forecasting is of utmost importance for strategic decision making of a nation. Literature offers multiple approaches to the development of forecast models focused in aggregate demand, also, little attention has been paid to non-residential sector demand forecasts. In this paper, using Time Series Analysis approach, three different models are fitted, tested and compared to forecast electricity demand in mining and quarrying sector, one of the most representative non-residential sector for colombian electricity demand. Fitted models include an additive model, a SARIMA and a Holt Winters model. Results indicate that better accuracy is provided the by Holt Winters model.application/pdfspaRevista EIA - 2020Time SeriesForecasting ModelsElectricity DemandMining and QuarryingHolt WintersSARIMAAdditive ModelColombiaPlanningStrategySeries de TiempoModelos de PronósticoDemanda EléctricaMinas y CanterasHolt WintersSARIMAModelo de ComponentesColombiaPlaneaciónEstrategiaArtículo de revista10.24050/reia.v18i35.1458info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.2463-0950https://doi.org/10.24050/reia.v18i35.1458http://purl.org/coar/access_right/c_abf2