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Title: Predicción de demanda eléctrica mediante la aplicación de modelos ARIMA y SARIMA en lenguaje de programación R – caso de estudio en la Empresa Eléctrica Quito
Authors: Herrera Granda, Dayana Estefanía
Keywords: ENERGÍA ELÉCTRICA
PROYECTOS
DISTRIBUCIÓN
Issue Date: 5-Jul-2019
Publisher: Quito, 2019.
Citation: Herrera Granda, D. E. (2019). Predicción de demanda eléctrica mediante la aplicación de modelos ARIMA y SARIMA en lenguaje de programación R – caso de estudio en la Empresa Eléctrica Quito. 122 hojas. Quito : EPN.
Abstract: The present work aims to achieve the long-term annual forecast of energy, active and reactive power and the medium-term monthly forecast of energy and active power of Empresa Eléctrica Quito, using the historical data of coincident maximum demand and energy without considering special charges such as the entrance of the Quito Metro. Data mining is the technique implemented in this work in which one of the stages to be considered is the modeling and forecasting of the data provided by Empresa Eléctrica Quito (EEQ). The implementation work of the ARIMA and SARIMA models was carried out in the programming language R, for which it was necessary to make the adaptation of the data, which were subsequently modeled through the ARIMA and SARIMA models. The selection of the model required an evaluation phase of its own, which was carried out by means of residue tests. The prediction of energy, active and reactive power was made after obtaining their respective models and then the evaluation phase was carried out according to what was dictated by data mining. The evaluation stage of the results obtained was done with different criteria. The first one is a statistical criterion trying to obtain the minimum absolute percentage error (MAPE). The second criterion is based on specific concepts of electrical distribution, such as the power factor, using the predicted annual values of active and reactive power.
Description: El presente trabajo tiene por objetivo conseguir el pronóstico anual a largo plazo de energía, potencia activa y reactiva y el pronóstico mensual a mediano plazo de energía y potencia activa de la Empresa Eléctrica Quito, utilizando los datos históricos de demanda máxima coincidente y energía sin considerar cargas especiales como el ingreso del Metro de Quito. La minería de datos es la técnica implementada en este trabajo en la cual una de las etapas a considerar es el modelamiento y pronóstico de los datos proporcionados por la Empresa Eléctrica Quito (EEQ). El trabajo de implementación de los modelos ARIMA Y SARIMA se lo realizó en el lenguaje de programación R, para lo cual fue necesario realizar el adecuamiento de los datos, los cuales posteriormente fueron modelados a través de los modelos ARIMA y SARIMA. La selección del modelo requirió una fase de evaluación propia que se la realizó mediante pruebas de residuos. La predicción de energía, potencia activa y reactiva se realizó luego de la obtención de sus respectivos modelos y posteriormente se realizó la fase de evaluación de acuerdo con lo dictaminado por la minería de datos. La etapa de evaluación de los resultados obtenidos se lo realizó con diferentes criterios. El primero de ellos es un criterio estadístico procurando la obtención del error porcentual absoluto medio (MAPE) mínimo. El segundo criterio se basa en conceptos propios de distribución eléctrica, como el factor de potencia, empleando los valores anuales pronosticados de potencia activa y reactiva
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/20350
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