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Pronostico de perfiles de consumo de electricidad a través de modelos estadísticos y desarrollo de una metodología comparativa

Abstract:

En este trabajo se realiza el pronóstico de consumo de electricidad a través de la aplicación de métodos estadísticos como son: Regresión Lineal Simple (RLS), Regresión Lineal Múltiple (RLM) y Modelo Autorregresivo Integrado de Media Móvil (ARIMA) de la Universidad Politécnica Salesiana sede Cuenca y la Universidad Politécnica de Valencia.

Año de publicación:

2020

Keywords:

  • INGENIERIA ELÉCTRICA
  • Análisis de regresión
  • ESTADÍSTICA MATEMÁTICA
  • ELECTRICIDAD - MEDICIONES
  • CONSUMO DE ENERGÍA ELÉCTRICA - PREDICCIÓN

Fuente:

rraaerraae

Tipo de documento:

Bachelor Thesis

Estado:

Acceso abierto

Áreas de conocimiento:

  • Energía
  • Modelo estadístico
  • Análisis de datos

Áreas temáticas de Dewey:

  • Ciencias de la computación
  • Ciencias sociales
  • Matemáticas
Procesado con IAProcesado con IA

Objetivos de Desarrollo Sostenible:

  • ODS 7: Energía asequible y no contaminante
  • ODS 17: Alianzas para lograr los objetivos
  • ODS 9: Industria, innovación e infraestructura
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Contribuidores:

Johnny Xavier Serrano GuerreroJohnny Xavier Serrano Guerrero
Paul Esteban Paucar UyaguariPaul Esteban Paucar Uyaguari
Luis Agustín Yubi QuitoLuis Agustín Yubi Quito