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PRONÓSTICO DE LA DEMANDA MENSUAL DE ELECTRICIDAD CON SERIES DE TIEMPO

Authors :
Víctor Daniel Gil Vera
Source :
Revista EIA, Iss 26, Pp 111-120
Publisher :
Universidad EIA.

Abstract

La alta volatilidad de los precios de la electricidad ha motivado a diseñar a investigadores y académicos modelos que permitan pronosticar la demanda de la misma en el corto, mediano y largo plazo. Este trabajo presenta un modelo de pronóstico de la demanda mensual de electricidad basado en series de tiempo, el cual toma como base los valores de la demanda de energía eléctrica en el Sistema Interconectado Nacional (SIN) de Colombia en el período 2008-2014. 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.

Details

Language :
English, Spanish; Castilian
ISSN :
17941237
Issue :
26
Database :
Directory of Open Access Journals
Journal :
Revista EIA
Publication Type :
Academic Journal
Accession number :
edsdoj.0d9005ec730f401aa23d6687cba45e3a
Document Type :
article