Abstract:
Se considera que el problema en general consiste en la necesidad de anticiparse y proyectarse ante una demanda futura de energía eléctrica que deriva del rápido crecimiento poblacional del distrito de Putina, generando así un mayor consumo de Energía Eléctrica Domestica, lo que ocasiona la necesidad de previsión, para abastecer adecuadamente de energía eléctrica, por esta razón se plantea el objetivo como: determinar un modelo univariante que permita describir y predecir el consumo doméstico mensual de energía eléctrica. Los datos fueron recopilados de los registros existentes de consumo de energía eléctrica, Para identificar el modelo se realizó la diferenciación de la serie original convirtiéndola en estacionaria. Luego se identificó la forma del modelo usando la función de Autocorrelación y la función de Autocorrelación parcial. Para validar el modelo, se realizó el análisis de los residuos, con lo que se verifico que los residuos, sean compatibles con un ruido blanco, utilizando el test ampliado de Dickey - Fuller. El mejor modelo univariante para pronosticar la serie fue modelo univariante integrado ARIMA(0,2,1)(0,1,1) cuyos parámetros son:
