PRONÓSTICO DE LA DEMANDA MENSUAL DE ELECTRICIDAD CON SERIES DE TIEMPO
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 Co...
- Autores:
-
Gil-Vera, Víctor
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
- Repositorio EIA .
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.eia.edu.co:11190/4944
- Acceso en línea:
- https://repository.eia.edu.co/handle/11190/4944
https://doi.org/10.24050/reia.v13i26.749
- Palabra clave:
- Costeo
mercados de energía
teoría de pronóstico
series de tiempo
demanda de electricidad
Series de Tiempo
- Rights
- openAccess
- License
- Revista EIA - 2017
| Summary: | 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. |
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