Estimación de la demanda para micro-zonas basado en el modelo autorregresivo integrado de promedio móvil

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dc.contributor.advisorGarcía Torres, Edwin Marcelo-
dc.contributor.authorTipán Charro, Luis Esteban-
dc.date.accessioned2022-01-21T18:09:29Z-
dc.date.available2022-01-21T18:09:29Z-
dc.date.issued2022-01-
dc.identifier.urihttp://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/21696-
dc.descriptionEn esta investigación se presenta un método que permite pronosticar la demanda a nivel de micro-zonas de una determinada serie de tiempo, en este caso el modelo autorregresivo integrado de promedio móvil (ARIMA). Tomando como base datos de la demanda correspondientes a los años 2016 a 2020 del cerro Auqui y Nayón, zonas en las cuales se ha observado un crecimiento poblacional con el pasar de los años, por consiguiente, existirá un incremento en la demanda, factor esencial en la planificación de redes de distribución. Para esto se aplica la metodología de Box Jenkins, la cual nos permite identificar y asegurar la estacionalidad de la serie, condición necesaria para aplicar ARIMA, esto nos permitirá conocer la demanda en un futuro, para lo cual se propone el análisis de tres casos de estudio según su equipamiento. Finalmente, se realiza la estimación de la demanda para los años 2021 a 2025, este análisis se lo ejecuta en los softwares Matlab y Excel mostrándonos la estimación de la demanda total por año.spa
dc.description.abstractThis research presents a method that allows forecasting demand at the micro zone level for a given time series, in this case the autoregressive integrated moving average model (ARIMA). The development of this research is based on demand data corresponding to the years 2016 to 2020 of the Auqui and Nayón hills, areas in which population growth has been observed over the years, therefore, there will be an increase in demand, an essential factor in the planning of distribution networks. For this, the Box Jenkins methodology is applied, which allows us to identify and ensure the seasonality of the series, a necessary condition to apply ARIMA, this will allow us to know the demand in the future, for which the analysis of three case studies according to their equipment is proposed. Finally, the estimation of the demand for the years 2021 to 2025 is carried out, this analysis is executed in Matlab and Excel software, showing the estimation of the total demand per year.spa
dc.language.isospaspa
dc.rightsopenAccessspa
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/*
dc.subjectINGENIERÍA ELÉCTRICAspa
dc.subjectPLANIFICACIÓN ESTRATÉGICAspa
dc.subjectSISTEMAS DE ENERGÍA ELÉCTRICAspa
dc.subjectDISTRIBUCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICAspa
dc.subjectREDES ELÉCTRICASspa
dc.subjectENERGÍA ELÉCTRICAspa
dc.titleEstimación de la demanda para micro-zonas basado en el modelo autorregresivo integrado de promedio móvilspa
dc.typebachelorThesisspa
ups.carreraIngeniería Eléctricaspa
ups.sedeSede Quitospa
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