Modelación y pronóstico del número de abonados y el consumo de energía eléctrica en MWH de la Empresa Eléctrica Riobamba S.A.

Se realizó la modelación y predicción del número de abonados y del consumo de energía en Megawatt - hora (MWh) en función de categorías y nivel de voltaje, elaborado mediante la aportación de la base de datos del departamento de Planificación de la EERSA, con la finalidad de la obtención de modelos de pronósticos significativos para el conocimiento futuro del consumo de energía y el número de abonados. Se partió de una base de datos mensuales, con cinco variables de consumo de energía y tres variables del número de abonados con 48 datos respectivamente, recurriendo al Análisis Exploratorio de Datos de dicha información se identificó la presencia de datos atípicos que fueron depurados, se aplicó la prueba de normalidad obteniendo una variable que no provenía de una distribución normal, siendo transformada por logaritmo natural. Las gráficas de series temporales y autocorrelogramas identificó la presencia de estacionariedad, tendencia y ciclicidad; aplicando las medidas de precisión MAPE, MAD y MSE, se obtuvo el mejor modelo de pronóstico. Como resultado se obtuvo: un modelo de Holt para las variables número de abonados categoría general en el nivel de voltaje bajo, número de abonados categoría general en el nivel de voltaje medio, número de abonados categoría residencial y consumo de energía MWh categoría residencial; un modelo cuadrático para las variables consumo de energía MWh categoría alumbrado, consumo de energía MWh, categoría general en el nivel de voltaje bajo y consumo de energía MWh categoría general en el nivel de voltaje medio; y un modelo de Brown para la variable consumo de energía MWh categoría general en el nivel de voltaje alto. Los modelos de pronóstico que se establecieron fueron validados con los datos reales del 2013 por medio de la función de autocorrelación de residuos, indicando aleatoriedad el cual verifica que los modelos de pronósticos son los adecuados. La EERSA debería instituir un formato apropiado para el almacenamiento de datos, de tal manera que los registros de consumo y el número de abonados se presenten de forma ordenada y comprensible, para facilitar un futuro análisis estadístico y econométrico.

• Main Author: Vacacela Colcha, Valeria Nataly (author)
• Format: bachelorThesis
• Language: spa
• Published: 2014
• Subjects: ESTADÍSTICA; INFORMÁTICA; MODELACIÓN ESTADÍSTICA; MÉTODOS ESTADÍSTICOS; PRONÓSTICOS ESTRATÉGICOS
• Online Access: https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/3751