Services on Demand
Journal
Article
Indicators
- Cited by SciELO
- Access statistics
Related links
- Cited by Google
- Similars in SciELO
- Similars in Google
Share
Revista EIA
Print version ISSN 1794-1237
Abstract
GIL VERA, Víctor Daniel. PRONÓSTICO DE LA DEMANDA MENSUAL DE ELECTRICIDAD CON SERIES DE TIEMPO. Rev.EIA.Esc.Ing.Antioq [online]. 2016, n.26, pp.111-120. ISSN 1794-1237.
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.
Keywords : Demanda mensual de electricidad; mercados de energía; modelos de pronóstico; series de tiempo.