Un modelo spline para el pronóstico de la demanda de energía eléctrica

El propósito de este trabajo es modelar, con fines de pronóstico, la demanda diaria de energía eléctrica en una región del suroccidente colombiano, mediante la implementación de modelos de regresión no paramétrica teniendo en cuenta factores de influencia tales como hora del día, día de la semana, mes y año, entre otros. Los datos empleados en el desarrollo de este proyecto provienen de una compañía local de distribución de energía eléctrica y se tomaron de Valencia (2005). La información disponible va desde enero de 2001 hasta noviembre de 2004. Estos datos muestran un comportamiento complejo, difícil de modelar con la teoría básica de los métodos paramétricos. Dado que un análisis exploratorio de la información sugiere la existencia de una curva típica diaria de demanda, se eligió estimarla utilizando modelos de regresión no paramétrica. Para efectos comparativos, se propuso la aplicación de otras metodologías que involucran modelos ARIMA y variables macroeconómicas. Todo el procesamiento estadístico se ejecutó con R.

• Autores: Barrientos, Andrés Felipe; Olaya, Javier; González, Víctor Manuel
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2007
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40509
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40509; http://bdigital.unal.edu.co/30606/
• Palabra clave: suavización; regresión no paramétrica; modelos ARIMA; Smoothing; Non-parametric regression; ARIMA models
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial 4.0 Internacional