Análisis y proyección del precio de energía en américa latina
Descripción del Articulo
En Brasil, el sector industrial es el mayor consumidor de electricidad. Por tanto, la planificación energética adquiere importancia para el desarrollo industrial. Los datos del consumo de electricidad en el sector industrial brasileño se pueden organizar en una estructura jerárquica compuesta por ca...
Autores: | , |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2024 |
Institución: | Universidad Peruana Unión |
Repositorio: | UPEU-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/7695 |
Enlace del recurso: | http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7695 |
Nivel de acceso: | acceso embargado |
Materia: | Términos de índice series temporales jerárquicas Energía eléctrica Modelos de pronóstico http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 |
Sumario: | En Brasil, el sector industrial es el mayor consumidor de electricidad. Por tanto, la planificación energética adquiere importancia para el desarrollo industrial. Los datos del consumo de electricidad en el sector industrial brasileño se pueden organizar en una estructura jerárquica compuesta por cada región geográfica (Sur, Sureste, Centro-Oeste, Noreste y Norte) y sus respectivos estados. Este trabajo tiene como objetivo evaluar la capacidad predictiva de los enfoques ascendente, descendente y de combinación óptima utilizados para predecir el consumo de energía eléctrica en el sector industrial brasileño. Estos enfoques se integraron con suavizado exponencial, Box y Jenkins, y métodos predictivos de redes neuronales. Los resultados mostraron que el enfoque de combinación óptima proporcionó las mejores predicciones y, por lo tanto, superó a los otros enfoques de predicción jerárquica. |
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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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