Modelo de series de tiempo, para el pronóstico mensual de consumo de energía eléctrica de la región de Puno, Electro Puno S.A.A período 2014-2020

• Autor: Añasco Chata, Dennis Uriel
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional Del Altiplano
• Repositorio: UNAP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:https://repositorio.unap.edu.pe:20.500.14082/20032
• Enlace del recurso: https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/20032
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Energía eléctrica; Consumo; Puno; Box-Jenkins; Pronóstico; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

El consumo de energía eléctrica en los hogares, comercio e industria se ha ido incrementando continuamente en la región de Puno, este incremento está relacionado con el crecimiento de la población y estilo de vida, ELECTRO PUNO S.A.A como proveedora del servicio de energía eléctrica es la responsable de garantizar el suministro de energía eléctrica hacia los usuarios, de manera continua y segura. Por tal motivo, el objetivo de este trabajo fue determinar un modelo de series de tiempo basado en la metodología de Box-Jenkins, que se ajuste apropiadamente a la serie original en el pronóstico del consumo de energía eléctrica de la región de Puno para los próximos tres años, esto permitiría a la empresa contar con una metodología detallada que respalde la toma de decisiones, que se ajusten a sus objetivos corporativos en un horizonte de tiempo a mediano plazo, que garanticen la distribución y la comercialización de energía eléctrica con decisiones basadas en datos. Para tal propósito se contó con datos históricos mensuales de consumo de energía eléctrica del 2014 al 2020 obtenidos del área de facturación de la empresa ELECTRO PUNO S:A:A, se aplicó las fases de la metodología Box-Jenkins como: la fase de identificación, estimación y validación del modelo, llegando a determinar un modelo multiplicativo estacional ARIMA (0,1,3)×(2,0,0)_12 que se ajustó perfectamente a la serie en estudio, siendo el grado de precisión de los pronósticos de “alta precisión” con un valor MAPE del 2.79% , finalmente en la última fase de la metodología se realizó los pronósticos mensuales de consumo de energía eléctrica para los años 2021,2022 y 2023, con una desviación en promedio por cada pronóstico de un valor MAE =625.80 MWh.