Modelo de la demanda eléctrica para una empresa en Colombia

En este trabajo se comparan tres modelos para proyección de la demanda de energía eléctrica en Bogotá, Colombia, a largo plazo (10 años), para una empresa distribuidora y comercializadora de energía en la ciudad. Inicialmente se muestra el contexto del sector eléctrico y se explican los motivos por...

Full description

Autores:
Méndez Corchuelo, Andrés Alberto
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2015
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/55535
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/55535
http://bdigital.unal.edu.co/50959/
Palabra clave:
34 Derecho / Law
55 Ciencias de la tierra / Earth sciences and geology
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
98 Historia general de América del Sur / History of ancient world; of specific continents, countries, localities; of extraterrestrial worlds
Pronóstico demanda electricidad
Pronóstico largo plazo
ARIMA
VAR
MCO
Bogotá
Compras energía
Sectores consumo eléctrico
Electricity demand forecasting
Long term forecast
OLS
Energy Purchases
Electriciy Consumption Sectors
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:En este trabajo se comparan tres modelos para proyección de la demanda de energía eléctrica en Bogotá, Colombia, a largo plazo (10 años), para una empresa distribuidora y comercializadora de energía en la ciudad. Inicialmente se muestra el contexto del sector eléctrico y se explican los motivos por los cuales este pronóstico resulta importante para la empresa. Posteriormente se evalúan diferentes variables que pueden aportar a la elaboración de los modelos, y se muestra una revisión general de metodologías utilizadas en la literatura nacional e internacional para realizar pronósticos similares. Se seleccionan estas alternativas: un modelo de regresión lineal basado en mínimos cuadrados ordinarios, un modelo ARIMA y un modelo VAR. Luego de especificar detalladamente los modelos, se chequean supuestos teóricos y se muestran los resultados de pronóstico. Finalmente se plantean las conclusiones y recomendaciones de posibilidades de mejoras a realizar sobre los modelos aquí estudiados.