Modelo univariante de consumo mensual de energía eléctrica doméstica de la ciudad de Puno, periodo 2011 - 2021

Descripción del Articulo

El presente trabajo de investigación, comprende en la necesidad de anticiparse y proyectarse ante una demanda futura de energía eléctrica doméstico que deriva del rápido crecimiento poblacional, en el ámbito geográfico en la Ciudad de Puno de la Región Puno utilizando la metodología ARIMA (Autorregr...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Quispe Quispe, Gerbert Bekenbaver
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:20.500.14082/20388
Enlace del recurso:https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/20388
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Modelo univariante
Consumo
Energía eléctrica
Ciudad de Puno
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Descripción
Sumario:El presente trabajo de investigación, comprende en la necesidad de anticiparse y proyectarse ante una demanda futura de energía eléctrica doméstico que deriva del rápido crecimiento poblacional, en el ámbito geográfico en la Ciudad de Puno de la Región Puno utilizando la metodología ARIMA (Autorregresive-Integrated-Moving Average) El objetivo es identificar modelos univariantes que permitan la descripción y la predicción datos históricos recopilados de los registros de consumo de energía existentes en electro Puno que van desde enero de 2011, hasta diciembre de 2021, para identificar el patrón, se diferenciará la serie original para que sea estacionaria, luego se usó las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial para identificar la forma del modelo, estimado, para validar el modelo, se realizó el análisis de los residuos, con lo que se verifico que los residuos sean compatibles con el ruido blanco, utilizando la prueba aumentada de Dickey Fuller para predecir el mejor conjunto univariante integrado. En conclusión, utilizando la metodología Box-Jenkins para lograr los objetivos de la investigación, el conjunto nos proporcionará mejores tendencias de crecimiento que no muestren signos de cambios cíclicos y estacionales, y finalmente el mejor modelo unidimensional que nos permita describir y predecir el comportamiento del consumo eléctrico doméstico en el modelo univariado del conjunto.
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