Simulación estocástica de la operación del reservorio Gallito Ciego, Región Cajamarca

Descripción del Articulo

Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Recursos Hídricos
Detalles Bibliográficos
Autor: Gálvez Seperak, Pedro Raúl
Fecha de Publicación:2026
Institución:Universidad Nacional Agraria La Molina
Repositorio:UNALM-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/7575
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12996/7575
Materia:Cajamarca (Dpto)
Aplicaciones del ordenador
Caudal del agua
Embalse Gallito Ciego
Reservorios
Disponibilidad del agua
Evaluación
Métodos estadísticos
Modelación estocástica
Modelos de simulación
Modelos matemáticos
Perú
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spelling Chávarri Velarde, Eduardo Abraham18ad2400-bef7-4d06-ae01-a78f07492135-1Gálvez Seperak, Pedro Raúl2026-02-27T19:24:57Z2026-02-27T19:24:57Z2026https://hdl.handle.net/20.500.12996/7575Universidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de Posgrado. Maestría en Recursos HídricosEl actual estudio se caracterizó por la generación de reglas de operación para el reservorio Gallito Ciego mediante el software Hec-ResSim. Se usó información de caudales medios diarios tomados de la estación hidrométrica de entrada al embalse, Yonán. Dicho registro comprendió desde el 01 enero 2011 hasta 31 julio 2021, en donde se le hizo varias pruebas mediante aceptación de hipótesis nulas para verificar su comportamiento. El modelo aproximado a la variable fue un SARIMA+IGARCH (modelo autoregresivo, media móvil integrado en su parte media y estacional aplicado método de regresión autoregresivo generalizado con condición heterocedástica integrado – IGARCH) con el software EVIEWS10. A la simulación producto de este modelo se empleó el método Monte Carlo que mediante un proceso de sensibilidad generó múltiples escenarios que, relacionó la incertidumbre que cuantificó la variabilidad de estos a través del software GOLDSIM14 mediante grafico de percentiles. Esto, producto del método del muestreo latino hipercubo (MLH) usado por el software que, básicamente trata de producir muestras de manera aleatoria de forma estratificada que particiona el espacio de ingreso de la simulación en intervalos de igual probabilidad con el objeto de mejorar el cubrimiento del espacio de posibles entradas y abreviar la cantidad de simulaciones para tener resultados representativos a diferencia del método aleatorio simple que utiliza por lo general el método Monte Carlo. Se propuso 100 escenarios y mediante este método se obtuvo 8 escenario equiprobables que analizados por medio de índices de capacidad en tiempo y volumen se pudo evaluar el abastecer de la demanda máxima y mínima para los valles de Jequetepeque y Zaña representada por la “Junta de Usuarios del Sector Hidráulico menor Jequetepeque clase A”. La demanda comprende el consumo agrícola, poblacional y primario obtenidos por PEJEZA (Proyecto Especial Jequetepeque y Zaña) comprendido del 01 setiembre 2018 al 31 julio 2021. El reservorio también produce hidroenergía mediante dos turbinas Francis (34 MW) para la compañía STATKRAFT, como para los campamentos del personal del embalse Gallito Ciego a través de la minicentral (220 KW).Characterized the current study by the generation of operating rules for the Gallito Ciego reservoir using the Hec-ResSim software. Used the information on average daily flows taken from the hydrometric station at the entrance to the reservoir, Yonán. This record ran from January 1st, 2011 to July 31st, 2021; where several tests were carried out though acceptance of null hypotheses to verify its behavior. The approximate model for the variable was a SARIMA+IGARCH (autoregressive model, moving average integrated in its middle and seasonal part applied generalized autoregressive regression method with heteroskedastic condition included – IGARCH) with the EVIEWS10 software. Used the Monte Carlo method to simulate the product of this model, which through a sensitivity process generated multiple scenarios that related the uncertainty that quantified their variability through the GOLDSIM14 software using percentile graphs. This is a product of the Latin Hypercube Sampling (LHS) method used by the software. Essentially, LHS generates random samples in a stratified manner by partitioning the simulation input space into intervals of equal probability. This approach improves coverage of the possible input space and reduces the number of simulations required to obtain representative results. In contrast, simple random sampling – commonly implement through the MonteCarlo method – does not guarantee such uniform coverage and may require a larger number of simulations to achieve comparable accuracy. Proposed 100 scenarios and through this method 8 equiprobable scenarios were obtained that, analyzed through capacity indices in time and volume, could evaluate the supply of the maximum and minimum demand for the valleys of Jequetepeque and Zaña represented by the “Board of Users of the Jequetepeque minor Hydraulic Sector class A”. The demand includes agricultural, population and primary consumption obtained by PEJEZA from September 1st, 2018 to July 31st, 2021. The reservoir also produces hydropower through two Francis turbines (34MW) for the STATKRAFT Company, as well as for the staff camps of the Gallito Ciego reservoir through the mini-power plant (220KW).application/pdfspaUniversidad Nacional Agraria La MolinaPEhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Cajamarca (Dpto)Aplicaciones del ordenadorCaudal del aguaEmbalse Gallito CiegoReservoriosDisponibilidad del aguaEvaluaciónMétodos estadísticosModelación estocásticaModelos de simulaciónModelos matemáticosPerúProcesamiento de informaciónhttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.11Simulación estocástica de la operación del reservorio Gallito Ciego, Región Cajamarcahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcchttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85reponame:UNALM-Institucionalinstname:Universidad Nacional Agraria La Molinainstacron:UNALMRecursos HídricosUniversidad Nacional Agraria La Molina. Escuela de PosgradoMagister Scientiae - Recursos Hídricos40092241https://orcid.org/0000-0002-8445-899607207616https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro522197Portuguez Maurtua, Domingo MarceloVelásquez Berajano, Teresa OlindaMejía Marcacuzco, Jesús AbelLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81664https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/e0f3be95-7bd8-44d2-b76a-fdf8b8cb98c9/download97c5bee00fbb4c4f8867bd742b579336MD51ORIGINALgalvez-seperak-pedro-raul.pdfTexto completoapplication/pdf4732892https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/c31216c9-0ecd-4612-9808-7ab272358621/downloadfb11390ce2bac3a6fa6798f47e9a5955MD510turnitin.pdfturnitin.pdfInforme originalidadapplication/pdf7344691https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/48f97b0e-e7a1-4ac7-92f2-12f0a1811d55/download73da333afc1e6f891e88d38d6a363184MD53autorizacion.pdfautorizacion.pdfAutorizaciónapplication/pdf108096https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/116f148f-57a8-4dc7-919d-af653bfff8aa/download88408a687eff962d0552f0898dabffa4MD54TEXTturnitin.pdf.txtturnitin.pdf.txtExtracted texttext/plain103060https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/21a479eb-5aff-4ad9-952f-140737b476e7/download2e6d69606163f0fca384656e4a547fc4MD57autorizacion.pdf.txtautorizacion.pdf.txtExtracted texttext/plain2647https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d8a765ad-0042-4efb-b544-1a42c01f6d4d/download693af44a429242aa63a3a856e580c0d1MD59galvez-seperak-pedro-raul.pdf.txtgalvez-seperak-pedro-raul.pdf.txtExtracted texttext/plain103273https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/e44f6d25-c3aa-4e0c-a298-2d9382d91076/download1cf2c6bae46d93043f633165e24e2602MD511THUMBNAILgalvez-seperak-pedro-raul.pdf.jpggalvez-seperak-pedro-raul.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4084https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/c4671e15-ef53-41bd-a5ff-6bf5a7de3a8b/download003fa54d264d55c8be151dc13b5a785aMD512turnitin.pdf.jpgturnitin.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4078https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/d2067180-3a22-4474-86c5-c7e1fdfb0272/download7780494f86aaaa1a4ffc2f07186e28feMD513autorizacion.pdf.jpgautorizacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5503https://repositorio.lamolina.edu.pe/bitstreams/6c6841aa-ce94-4afc-a602-ab7b997e5a59/download76548e2a01f23b3f4fd7a2eedb2c8a21MD51420.500.12996/7575oai:repositorio.lamolina.edu.pe:20.500.12996/75752026-03-06 22:03:58.78https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2open.accesshttps://repositorio.lamolina.edu.peRepositorio Universidad Nacional Agraria La Molinadspace@lamolina.edu.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