TY - JOUR
T1 - Modelos de series temporales para pronóstico de la demanda eléctrica del sector de explotación de minas y canteras en Colombia
AU - Jimenez, Maritza
PY - 2021/1/1
Y1 - 2021/1/1
N2 - Pronosticar la demanda eléctrica es de suma importancia para la planeación estratégica de una nación. La literatura ofrece múltiples acercamientos para el desarrollo de modelos de pronóstico enfocados principalmente en la demanda nacional agregada, dejando de lado los análisis sectoriales, en particular a los sectores no residenciales. En este artículo, utilizando la metodología de análisis de Series de Tiempo, se ajustan, validan y comparan tres diferentes modelos para pronosticar la demanda eléctrica del sector minas y canteras, uno de los más representativos en el consumo eléctrico colombiano. Los modelos ajustados incluyen un modelo de componentes aditivo, un SARIMA y un Holt Wiatednters. Los resultados indican que el modelo que presenta un menor error de pronóstico es el modelo Holt Winters.
AB - Pronosticar la demanda eléctrica es de suma importancia para la planeación estratégica de una nación. La literatura ofrece múltiples acercamientos para el desarrollo de modelos de pronóstico enfocados principalmente en la demanda nacional agregada, dejando de lado los análisis sectoriales, en particular a los sectores no residenciales. En este artículo, utilizando la metodología de análisis de Series de Tiempo, se ajustan, validan y comparan tres diferentes modelos para pronosticar la demanda eléctrica del sector minas y canteras, uno de los más representativos en el consumo eléctrico colombiano. Los modelos ajustados incluyen un modelo de componentes aditivo, un SARIMA y un Holt Wiatednters. Los resultados indican que el modelo que presenta un menor error de pronóstico es el modelo Holt Winters.
UR - http://dx.doi.org/10.24050/reia.v18i35.1458
U2 - 10.24050/reia.v18i35.1458
DO - 10.24050/reia.v18i35.1458
M3 - Artículo en revista científica indexada
SN - 2463-0950
JO - Revista EIA
JF - Revista EIA
ER -