Evaluación de producción de energía renovable utilizando tres modelos autorregresivos

La predicción y análisis de fenómenos climáticos es de vital importancia en la meteorología para entender y anticipar cambios climáticos a lo largo del tiempo. En este contexto, los modelos autorregresivos AR, de media móvil MA, autorregresivos de media móvil ARMA, autorregresivos de media móvil con integración ARIMA y estacionales autorregresivos de media móvil SARIMA han demostrado ser herramientas eficaces y versátiles para el estudio de series temporales climáticas. Estos modelos se fundamentan en la relación entre una observación actual y sus observaciones pasadas, lo que permite capturar patrones temporales y realizar pronósticos precisos sobre variables climáticas como la temperatura, la precipitación y la velocidad del viento, entre otras. En el presente artículo, se investiga la aplicabilidad y eficiencia de los modelos autorregresivos AR, MA, ARMA, ARIMA y SARIMAen el ámbito de la meteorología. Al analizar estos conjuntos de datos, se busca evaluar cómo cada modelo se ajusta y pronostica con precisión los cambios climáticos, con un enfoque particular en el impacto de la temperatura, la radiancia y la velocidad del viento en los patrones climáticos

• Autor principal: Andrade Flores, Karol Mishell (author)
• Outros Autores: Flores Carvajal, Lena Valeria (author)
• Formato: bachelorThesis
• Idioma: spa
• Publicado em: 2023
• Assuntos: INGENIERÍA INDUSTRIAL; MODELO AUTORREGRESIVO; ENERGÍA RENOVABLE; CAMBIO CLIMÁTICO
• Acesso em linha: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/26242