Predicción de demanda eléctrica bajo modelos de series de tiempo : análisis y validación de métodos mediantes sistemas computacionales
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Fecha
2015
Autores
Profesor/a Guía
Facultad/escuela
Idioma
es
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Editor
Universidad Andrés Bello
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Licencia CC
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Resumen
El pronóstico de la demanda eléctrica es un insumo fundamental para la toma de decisiones estratégicas en el sector energético, pues en base de esta predicción es como se programa la producción, la distribución y hasta se realiza la evaluación sobre la necesidad de expansión enfocada al cumplimiento de la producción. Por otro lado, la energía eléctrica juega un rol importante en el desarrollo económico país, pues tal como lo destacó el Sr. Decano de la Facultad de Emprendimiento y Negocios de la Universidad Mayor, Sr. Felipe Morandé, en el encuentro energético Elecgas 2015, existe una correlación entre el Producto Interno Bruto (PIB) y el consumo eléctrico. Debido a la importancia de dicha información en el presente artículo se utilizaron los métodos de serie de tiempo más simples y cotidianos para realizar pronósticos de la demanda eléctrica mensual en Chile, buscando de esta manera el modelo más representativo para este caso. Además, se realizó una investigación sobre los softwares estadísticos más populares a la fecha, donde se seleccionaron los 2 principales y analizaron las principales diferencias entre ellas, para así determinar finalmente cual es la más apropiada para esta tarea en base a los resultados y experiencia obtenida mediante el desarrollo de los pronósticos.
Finalmente, los datos históricos fueron obtenidos por el CDEC SIC (Centro de Despacho Económico de Carga Sistema Interconectado Central), consiguiendo data desde Enero del año 2000 a Junio del año 2015.
Notas
Trabajo de Tesis (Magíster en Ingeniería Industrial)
Palabras clave
Energía Eléctrica, Consumo de Energía, Modelo Predictivo.