PRONÓSTICO DE LA DEMANDA MENSUAL DE ELECTRICIDAD CON SERIES DE TIEMPO

dc.creatorGil-Vera, Víctor
dc.date.accessioned2017-03-05 00:00:00
dc.date.accessioned2022-06-17T20:18:50Z
dc.date.accessioned2022-09-29T14:57:45Z
dc.date.available2017-03-05 00:00:00
dc.date.available2022-06-17T20:18:50Z
dc.date.available2022-09-29T14:57:45Z
dc.date.created2017-03-05 00:00:00
dc.date.created2022-06-17T20:18:50Z
dc.date.issued2017-03-05
dc.identifier1794-1237
dc.identifierhttps://repository.eia.edu.co/handle/11190/4944
dc.identifier10.24050/reia.v13i26.749
dc.identifier2463-0950
dc.identifierhttps://doi.org/10.24050/reia.v13i26.749
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/3780194
dc.description.abstractObjetivo: 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.
dc.description.abstractObjetivo: 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.
dc.languagespa
dc.publisherFondo Editorial EIA - Universidad EIA
dc.relationArango, S., 2007. Simulation of alternative regulations in the Colombian electricity market. Socio-Economic Planning Sciences, 41(4), pp.305–319. Available at: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0038012106000255.
dc.relationBotero, S.B. et al., 2008. Análisis de series de tiempo para la predicción de los precios de la energía en la bolsa de colombia. Cuadernos de Economía, 48, pp.174–207.
dc.relationBrillinger, D.R., 2015. Time Series: General. International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences, 2, pp.341–346. Available at: http://www.sciencedirect.com.ezproxy.unal.edu.co/science/article/pii/B9780080970868420842.
dc.relationContreras, C. & López, M., 2014. Ceramide sensing in the hippocampus: The lipostatic theory and Ockham’s razor. Molecular Metabolism, 3(2), pp.90–91. Available at: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212877813001440.
dc.relationDiebold, F., 2001. Elements of forecasting 2nd ed. South & W. C. Publishing., eds., Australia.
dc.relationDyner, I., Franco, C.J. & Arango, S., 2012. El mercado mayorista de electricidad colombiano 1st ed. C. F. de Minas, ed., Medellín: Universidad Nacional de Colombia.
dc.relationGiraldo, N., 2011. Modelado y Pronóstico de la Tendencia. , pp.17–29.
dc.relationKelly, K.T., 2008. OCKHAM’S RAZOR, TRUTH, AND INFORMATION. In P. Adriaans & J. van Benthem, eds. Philosophy of Information. Handbook of the Philosophy of Science. Amsterdam: North-Holland, pp. 321–359. Available at: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780444517265500145.
dc.relationNagaraja, C.H., 2014. Chapter 1 - Introduction to R. In M. B. Rao & C. R. Rao, eds. Computational Statistics with R. Handbook of Statistics. Elsevier, pp. 1–48. Available at: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/B9780444634313000012.
dc.relationR Cran Project, 2015. The Comprehensive R Archive Network. , p.1. Available at: https://cran.r-project.org/.
dc.relationRendón, J.G., Hinestroza, A.G. & Moreno, L.S., 2011. DETERMINANTES DEL PRECIO DE LA ENERGÍA ELÉCTRICA EN EL MERCADO NO REGULADO EN COLOMBIA. Revista Ciencias Estratégicas., 19(26), pp.225–246.
dc.relationSandoval, A.M., 2004. Monografía del sector de electricidad y gas colombiano: Condiciones actuales y retos futuros. , pp.27–45. Available at: https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/Estudios Econmicos/272.pdf.
dc.relationUPME, 2004. Una visión del mercado eléctrico colombiano. , pp.1–110.
dc.relationVelásquez, J.. & Souza, R., 2007. or qué es tan difícil obtener buenos pronósticos de los precios de la electricidad en mercados competitivos ? , 20(34), pp.259–282.
dc.relationhttps://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/download/749/994
dc.relationNúm. 26 , Año 2016
dc.relation120
dc.relation26
dc.relation111
dc.relation13
dc.relationRevista EIA
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rightsRevista EIA - 2017
dc.sourcehttps://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/749
dc.subjectCosteo
dc.subjectmercados de energía
dc.subjectteoría de pronóstico
dc.subjectseries de tiempo
dc.subjectdemanda de electricidad
dc.subjectSeries de Tiempo
dc.titlePRONÓSTICO DE LA DEMANDA MENSUAL DE ELECTRICIDAD CON SERIES DE TIEMPO
dc.typeArtículo de revista
dc.typeJournal article


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