Comparativa del modelo autorregresivo y media móvil para el pronóstico de la demanda eléctrica del Ecuador considerando el criterio de Akaike

Abstract:

El objetivo de la previsión de cargas eléctricas se centra en predecir de manera satisfactoria y precisa la demanda que podría aumentar o disminuir en el futuro. Una gran cantidad de aplicaciones de ingeniería cuentan con modelos de pbkp_redicción precisos y confiables para la demanda eléctrica. Una previsión precisa de la carga ayuda a la planificación de la capacidad y la operación de las diferentes compañías eléctricas para suministrar energía de forma confiable a los consumidores. Con lo mencionado anteriormente, este estudio se centra en la comparación de modelos autorregresivos y media móvil, principalmente en el modelo de regresión SARIMA que considera la estacionalidad de los datos de carga, proporcionando una evaluación del modelo basándonos en el criterio de información Akaike. Los datos de entrada se han dividido en dos grupos de datos uno anual y otro mensual, para construir el modelo de pronóstico. La exactitud de los modelos de pbkp_redicción se ha evaluado utilizando las diferentes matrices de error. Para el análisis de pbkp_redicción se utilizó el software de RStudio y Matlab, en donde los resultados finales en la comparación de datos entre los reales y los estimados fueron con un valor mínimo de error, menor al 5%.

Año de publicación:

2021

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