Análisis estocástico del caudal del río Vilcanota en la central hidroeléctrica de Machupicchu mediante modelos ARIMA 2023

• Autores: Serna-Landivar, José, Chevarria Moscoso, Margarita, Alata Rey, Josue Eliezer, Bojórquez Segura, Jorge
• Formato: objeto de conferencia
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/14411
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/14411; https://doi.org/10.18687/LACCEI2024.1.1.1126
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Central Hidroeléctrica; Análisis Estocástico; Río Vilcanota; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.03

La constante demanda de consumo de energía, sugiere que su abastecimiento sea atendido debidamente, para el desarrollo económico y social del país. Dado que los combustibles fósiles generan una gran cantidad de emisiones de carbono y además se están agotando; el cambio hacia energías renovables es fundamental. No obstante, la creación y puesta en marcha de plantas de energía limpia es un desafío crucial debido a que es difícil conseguir recursos naturales para la generación de energía de manera continua. En consecuencia, un modelo de pronóstico es una herramienta importante para anticipar la generación, el consumo y la reserva de energía. En este documento se presenta un modelo de pronóstico del caudal para la producción de energía hidroeléctrica, mediante el modelo de media móvil integrada autorregresiva (ARIMA). Los datos involucrados se obtuvieron de la central hidroeléctrica de Machupicchu. A pesar de que la capacidad de energía de la central hidroeléctrica se ve sumamente afectada por la variabilidad ambiental, disponer de un modelo de pronóstico y un plan a largo plazo que beneficiará en gran medida la producción de energía renovable para atender el continuo aumento de la demanda.