Predicción del consumo de energía eléctrica global de la Empresa Municipal de Servicios Eléctricos Utcubamba mediante modelos Holt –Winters
Descripción del Articulo
El objetivo de este trabajo fue predecir el consumo de energía eléctrica global de la Empresa Municipal de Servicios Eléctricos Utcubamba mediante modelos Holt-Winters. Los modelos de suavización exponencial Holt-Winters, herramientas que sirven para eliminar el ruido de las series de tiempo y prede...
| Autor: | |
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| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2023 |
| Institución: | Universidad Nacional de Jaén |
| Repositorio: | Pakamuros |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:unj:article/65 |
| Enlace del recurso: | http://revistas.unj.edu.pe/index.php/pakamuros/article/view/65 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | consumo de energía eléctrica predicción atípicos suavización exponencial modelo Holt-Winters |
| Sumario: | El objetivo de este trabajo fue predecir el consumo de energía eléctrica global de la Empresa Municipal de Servicios Eléctricos Utcubamba mediante modelos Holt-Winters. Los modelos de suavización exponencial Holt-Winters, herramientas que sirven para eliminar el ruido de las series de tiempo y predecir el consumo de energía eléctrica futura. La previsión del consumo de energía eléctrica tiene importancia en la planificación energética regional y nacional; a partir de sus resultados los agentes del mercado de energía eléctrica toman decisiones trascedentales para su labor. El método Holt-Winters se estimó para diferentes constantes de suavización con tratamiento de atípicos, que incluye métodos para patrones estacionales aditivos y multiplicativos. El valor del estadístico MAPE fue considerada como el principal estimador de la capacidad del modelo. Para el tratamiento de atípicos se utilizó dos métodos de estimación, mediana de puntos adyacentes y media de puntos adyacentes, conduciendo a resultados similares con un MAPE promedio de 3,38 %. El estadístico MAPE igual a 3,28 % del mejor modelo Holt- Winters con tratamiento de atípicos fué mucho más bajo que el estadístico MAPE igual a 3,76 % del mejor modelo Holt-Winters sin tratamiento de atípicos. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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