Pronóstico eficiente de la demanda diaria del sistema eléctrico interconectado del Perú mediante análisis estocástico ARIMA con sucesos externos

Autores/as

  • Salome Gonzales Chávez Facultad de Ingeniería Mecánica de la Universidad Nacional de Ingeniería, Lima-Perú

DOI:

https://doi.org/10.21754/tecnia.v24i1.35

Palabras clave:

Pronóstico de Demanda, Despacho Eléctrico, ARIMA, Sucesos Externos, Serie Temporal, Proceso Estocástico, MAPE, Sistema Interconectado Nacional

Resumen

La demanda diaria del Sistema Eléctrico Interconectado Nacional-SEIN, posee características muy peculiares de tendencia, estacionalidad y aleatoriedad, situación que complica al proceso de estimación de su pronóstico. El objetivo del presente trabajo consiste en formular y calcular modelos ARIMA con Análisis de Sucesos Externos, a fin de lograr pronósticos eficientes de la demanda eléctrica de cada día siguiente, a nivel total y desagregado por áreas. Un buen pronóstico de la demanda diaria garantiza el despecho eficiente y económico de generación y transmisión, así como el aseguramiento y calidad de la demanda sectorial nacional. El enfoque metodológico lo constituye el tratamiento de cada serie temporal objetivo, mediante transformaciones estadístico-matemáticas apropiadas para alcanzar estabilidad tanto en varianzas como en medias regulares y estacionales; paralelamente filtrar los sucesos externos hasta alcanzar a un Modelo ARIMA predictivo de cada área del sistema eléctrico del Perú (Centro, Sur y Norte) y para cada día de la semana. Los resultados alcanzados en la presente investigación demuestran la eficiencia predictiva comparativa. Es decir, tomando como indicador de calidad de pronóstico al Error Absoluto Promedio Porcentual (MAPE), se han obtenido valores inferiores al 1% en las proyecciones de la demanda diaria total del SEIN, frente al 2% que se logra con actuales técnicas determinísticas. 

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Citas

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Publicado

2014-06-01

Cómo citar

[1]
S. Gonzales Chávez, «Pronóstico eficiente de la demanda diaria del sistema eléctrico interconectado del Perú mediante análisis estocástico ARIMA con sucesos externos », TEC, vol. 24, n.º 1, pp. 87–98, jun. 2014.

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