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Método autorregresivo arima para una previsión de carga residencial a corto plazo basado en el aprendizaje del comportamiento de los clientes residenciales

Abstract:

En el presente trabajo de titulación se pretende el prever el comportamiento de carga de los clientes residenciales. Implementando un modelo de previsión autorregresivo ARIMA, basado en datos establecidos por un medidor inteligente, conociendo el consumo residencial en un tiempo establecido y diagnosticando una solución de expansión para satisfacer la demanda residencial. Una vez Validado los datos implementados mediante el uso de una base de datos de una nube Iot hacia Matlab, nos en el perfil de carga de eléctrica residencial. Una vez implementada la solución, mediante la validación y comprobación de este método se toma en cuenta la carga total obtenida en un corto plazo de tiempo, y se determina la necesidad o no de una expansión en satisfacer la demanda que abarque un sector residencial.