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Modelo de series de tiempo, para el pronóstico mensual de consumo de energía eléctrica de la región de Puno, Electro Puno S.A.A período 2014-2020

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dc.contributor.advisor Huata Panca, Percy es_PE
dc.contributor.author Añasco Chata, Dennis Uriel es_PE
dc.date.accessioned 2023-06-05T13:47:01Z
dc.date.available 2023-06-05T13:47:01Z
dc.date.issued 2023-06-06
dc.identifier.uri https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/20032
dc.description.abstract El consumo de energía eléctrica en los hogares, comercio e industria se ha ido incrementando continuamente en la región de Puno, este incremento está relacionado con el crecimiento de la población y estilo de vida, ELECTRO PUNO S.A.A como proveedora del servicio de energía eléctrica es la responsable de garantizar el suministro de energía eléctrica hacia los usuarios, de manera continua y segura. Por tal motivo, el objetivo de este trabajo fue determinar un modelo de series de tiempo basado en la metodología de Box-Jenkins, que se ajuste apropiadamente a la serie original en el pronóstico del consumo de energía eléctrica de la región de Puno para los próximos tres años, esto permitiría a la empresa contar con una metodología detallada que respalde la toma de decisiones, que se ajusten a sus objetivos corporativos en un horizonte de tiempo a mediano plazo, que garanticen la distribución y la comercialización de energía eléctrica con decisiones basadas en datos. Para tal propósito se contó con datos históricos mensuales de consumo de energía eléctrica del 2014 al 2020 obtenidos del área de facturación de la empresa ELECTRO PUNO S:A:A, se aplicó las fases de la metodología Box-Jenkins como: la fase de identificación, estimación y validación del modelo, llegando a determinar un modelo multiplicativo estacional ARIMA (0,1,3)×(2,0,0)_12 que se ajustó perfectamente a la serie en estudio, siendo el grado de precisión de los pronósticos de “alta precisión” con un valor MAPE del 2.79% , finalmente en la última fase de la metodología se realizó los pronósticos mensuales de consumo de energía eléctrica para los años 2021,2022 y 2023, con una desviación en promedio por cada pronóstico de un valor MAE =625.80 MWh. es_PE
dc.format application/pdf es_PE
dc.language.iso spa es_PE
dc.publisher Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP es_PE
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess es_PE
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es es_PE
dc.source Universidad Nacional del Altiplano es_PE
dc.source Repositorio Institucional - UNAP es_PE
dc.subject Energía eléctrica es_PE
dc.subject Consumo es_PE
dc.subject Puno es_PE
dc.subject Box-Jenkins es_PE
dc.subject Pronóstico es_PE
dc.title Modelo de series de tiempo, para el pronóstico mensual de consumo de energía eléctrica de la región de Puno, Electro Puno S.A.A período 2014-2020 es_PE
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis es_PE
thesis.degree.name Ingeniero Estadístico e Informático es_PE
thesis.degree.discipline Ingeniería Estadística e Informática es_PE
thesis.degree.grantor Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Estadística e Informática es_PE
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_PE
dc.publisher.country PE es_PE
dc.subject.ocde https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03 es_PE
renati.advisor.orcid https://orcid.org/0000-0002-1624-5526 es_PE
renati.type https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis es_PE
renati.level https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional es_PE
renati.discipline 542066 es_PE
renati.juror Perez Quispe, Samuel Donato es_PE
renati.juror Azañero De Aguirre, Emma Orfelinda es_PE
renati.juror Pari Condori, Elqui Yeye es_PE
renati.author.dni 47479350
renati.advisor.dni 01321923


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info:eu-repo/semantics/openAccess Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/openAccess

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