El modelo estocástico univariante ARIMA como herramienta predictiva de la demanda de energía eléctrica residencial del sistema eléctrico Cusco

• Autores: Marcelo Barreto, Emilio Asunción, Villarreal Escate, Luis Guillermo
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
• Repositorio: UNI-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/21450
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.14076/21450
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: ARIMA; Modelamiento predictivo; Demanda eléctrica residencial; Sistema eléctrico Cusco; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.02

En la presente investigación se analiza la serie temporal Demanda de energía eléctrica Residencial del Sistema eléctrico Cusco y se emplea el análisis univariante ARIMA para examinar dicha serie, partiendo de los datos históricos mensuales obtenidos de OSINERGMIN entre los períodos de enero de 1996 hasta junio del 2019 y predecir con un horizonte de tres años, la Demanda de Energía Eléctrica Residencial del Sistema Eléctrico Cusco y demostrar que ARIMA es un procedimiento eficiente al compararlo con la mejor técnica determinística de predicción analizada: suavizado exponencial multiplicativo de Winter y así validar los resultados obtenidos. Se obtuvo el modelo ARIMA Xt 0,5(0,1,1) (1,0,2) S, que explica eficientemente la demanda histórica residencial y la predicción del mismo en los tres años siguientes. Se obtuvieron resultados de la demanda eléctrica Residencial del Sistema eléctrico Cusco con un error MAPE del 2.296%. El Sistema eléctrico Cusco tendrá un crecimiento promedio de 7.825% para los años 2019 al 2022. Este resultado nos permite tener un sustento técnico para las decisiones de planificación e inversión en la ampliación de redes de media y baja tensión en el área de influencia del Sistema, evitando el exceso o defecto de inversiones que resulten perjudiciales para los intereses de Electro Sur Este.