Modelos de series temporales para pronóstico de la demanda eléctrica del sector de explotación de minas y canteras en Colombia
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 partic...
- Autores:
-
Mariño, Maria D.
Arango, Adriana
Lotero, Laura
Jimenez, Maritza
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/5130
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/5130
https://doi.org/10.24050/reia.v18i35.1458
- Palabra clave:
- Time Series
Forecasting Models
Electricity Demand
Mining and Quarrying
Holt Winters
SARIMA
Additive Model
Colombia
Planning
Strategy
Series de Tiempo
Modelos de Pronóstico
Demanda Eléctrica
Minas y Canteras
Holt Winters
SARIMA
Modelo de Componentes
Colombia
Planeación
Estrategia
- Rights
- openAccess
- License
- Revista EIA - 2020
| Summary: | 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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