Pronóstico de la demanda mensual de electricidad con series de tiempo

• Autores: Víctor Daniel Gil Vera
• Localización: Revista EIA, ISSN-e 1794-1237, Vol. 13, Nº. 26, 2016, págs. 111-120
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Pronóstico da demanda mensal de electricidade com séries de tempo
  • Monthly forecast of electricity demand with time series
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Dialnet Métricas: 5 Citas
• Resumen
  • español

    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.

  • português

    A alta volatilidade dos preços da eletricidade tem motivado a desenhar a pesquisadores e académicos modelos que permitam pronosticar a demanda da mesma no curto, médio e longo prazo. Este trabalho apresenta um modelo de pronóstico da demanda mensal de eletricidade baseado em séries de tempo, o qual toma como base os valores da demanda de energia elétrica no Sistema Interconectado Nacional (SIN) da Colômbia no período 2008-2014. Conclui-se que as séries de tempo aplicadas ao pronóstico da demanda de eletricidade permitem predizer com um alto grau de exatidão demandas futuras de energia elétrica (GWh), informação que pode gerar vantagens a produtores, revendedores e grandes consumidores à hora de estabelecer estratégias, otimizar sua operação e realizar contratos bilaterais.

  • English

    The high volatility of electricity prices has motivated researchers and academics to design models that will enable the forecast of electricity demand in short, medium and long terms. This paper presents a model for forecasting the monthly electricity demand based on time series. The model uses the electricity demand values of Colombia's National Interconnected System (NIS) for the 2008-2014 period as its base. It was concluded that the time series applied to the electricity demand forecast enable a high accuracy level of prediction of future electricity demands (GWh), information which can lead to advantages for producers, distributors and large consumers when establishing strategies, streamlining operations and reaching bilateral agreements.