EFFICIENT DEMAND DAILY FORECAST OF THE PERUVIAN ELECTIC SYSTEM THROUGH ARIMA STOCHASTIC ANALYSIS WITH ATYPICAL EVENTS

Descripción del Articulo

The daily electric demand in Peruvian National Interconnected System-SEIN- has very particular trend, seasonality and characteristics external effects, a situation that complicates the process of estimating the short-term forecast. The aim of this paper is to formulate and calculate ARIMA models wit...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Gonzales Chávez, Salome
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2014
Institución:Universidad Nacional de Ingeniería
Repositorio:Revista UNI - Tecnia
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:oai:revistas.uni.edu.pe:article/35
Enlace del recurso:http://www.revistas.uni.edu.pe/index.php/tecnia/article/view/35
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Pronóstico de Demanda
Despacho Eléctrico
ARIMA
Sucesos Externos
Serie Temporal
Proceso Estocástico
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Sistema Interconectado Nacional
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La demanda diaria del Sistema Eléctrico Interconectado Nacional-SEIN, posee características muy peculiares de tendencia, estacionalidad y aleatoriedad, situación que complica al proceso de estimación de su pronóstico. El objetivo del presente trabajo consiste en formular y calcular modelos ARIMA con Análisis de Sucesos Externos, a fin de lograr pronósticos eficientes de la demanda eléctrica de cada día siguiente, a nivel total y desagregado por áreas. Un buen pronóstico de la demanda diaria garantiza el despecho eficiente y económico de generación y transmisión, así como el aseguramiento y calidad de la demanda sectorial nacional. El enfoque metodológico lo constituye el tratamiento de cada serie temporal objetivo, mediante transformaciones estadístico-matemáticas apropiadas para alcanzar estabilidad tanto en varianzas como en medias regulares y estacionales; paralelamente filtrar los sucesos externos hasta alcanzar a un Modelo ARIMA predictivo de cada área del sistema eléctrico del Perú (Centro, Sur y Norte) y para cada día de la semana. Los resultados alcanzados en la presente investigación demuestran la eficiencia predictiva comparativa. Es decir, tomando como indicador de calidad de pronóstico al Error Absoluto Promedio Porcentual (MAPE), se han obtenido valores inferiores al 1% en las proyecciones de la demanda diaria total del SEIN, frente al 2% que se logra con actuales técnicas determinísticas. 
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