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Título : Modelación y pronóstico del número de abonados y el consumo de energía eléctrica en MWH de la Empresa Eléctrica Riobamba S.A.
Autor : Vacacela Colcha, Valeria Nataly
Director(es): Congacha, Jorge
Tribunal (Tesis): Escudero, Isabel
Palabras claves : ESTADÍSTICA;INFORMÁTICA;MODELACIÓN ESTADÍSTICA;MÉTODOS ESTADÍSTICOS;PRONÓSTICOS ESTRATÉGICOS
Fecha de publicación : 6-mar-2015
Editorial : Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Identificador : UDCTFC;226T0030
Abstract : Modeling and prediction of the number of customers, energy consumption was carried out in Megawatt - hour (MWh) depending on voltage level categories and prepared by providing the database of the Planning Department in Empresa Eléctrica Riobamba S.A (EERSA), with the aim of obtaining forecast significant models for future knowledge of energy consumption and number of customers. It started with a monthly database with five variables of energy consumption and three variables of the number of customers with 48 data respectively, using the Exploratory Data Analysis of the information, it was identified the presence of outliers that were released, normality test was applied to obtain a variable that did not come from a normal distribution, being transformed by natural logarithm. Graphs of time series and autocorrelations identified the presence of stationarily, trend and cyclicality using the measurements of MAPE, MAD and MSE position obtaining the best prediction model. The obtained result was: a Holt model for the variables, number of customers in general category in low voltage level, number of customers in general category in medium voltage level, number of customers in residential category and energy consumption, MWh residential category; one quadratic model for energy consumption variables category MWh, lighting category in MWh energy consumption, general category at low voltage level and MWh energy, general category at médium voltage level; and a Brown model for the variable of MWh energy consumption in the general category of high voltage level. Forecasting models established were varied with the actual data in 2013 by the autocorrelation function of waste, indicating randomness which verifies that forecast models are right. The EERSA should institute an appropriate format for data storage, so that consumption records and the number of customers are presented in an orderly and understandable way to facilitate a future statistical and economic analysis.
Resumen : 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.
URI : http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/3751
Aparece en las colecciones: Tesis Ingeniero en Estadística Informática

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