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dc.contributor.advisorFranco Gonzáles, Elmar Javier-
dc.contributor.authorMarcelo Barreto, Emilio Asunción-
dc.contributor.authorVillarreal Escate, Luis Guillermo-
dc.creatorVillarreal Escate, Luis Guillermo-
dc.creatorMarcelo Barreto, Emilio Asunción-
dc.date.accessioned2021-11-29T15:10:11Z-
dc.date.available2021-11-29T15:10:11Z-
dc.date.issued2021-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14076/21450-
dc.description.abstractEn la presente investigación se analiza la serie temporal Demanda de energía eléctrica Residencial del Sistema eléctrico Cusco y se emplea el análisis univariante ARIMA para examinar dicha serie, partiendo de los datos históricos mensuales obtenidos de OSINERGMIN entre los períodos de enero de 1996 hasta junio del 2019 y predecir con un horizonte de tres años, la Demanda de Energía Eléctrica Residencial del Sistema Eléctrico Cusco y demostrar que ARIMA es un procedimiento eficiente al compararlo con la mejor técnica determinística de predicción analizada: suavizado exponencial multiplicativo de Winter y así validar los resultados obtenidos. Se obtuvo el modelo ARIMA Xt 0,5(0,1,1) (1,0,2) S, que explica eficientemente la demanda histórica residencial y la predicción del mismo en los tres años siguientes. Se obtuvieron resultados de la demanda eléctrica Residencial del Sistema eléctrico Cusco con un error MAPE del 2.296%. El Sistema eléctrico Cusco tendrá un crecimiento promedio de 7.825% para los años 2019 al 2022. Este resultado nos permite tener un sustento técnico para las decisiones de planificación e inversión en la ampliación de redes de media y baja tensión en el área de influencia del Sistema, evitando el exceso o defecto de inversiones que resulten perjudiciales para los intereses de Electro Sur Este.es
dc.description.abstractIn this research, the time series Residential Electricity Demand of the Cusco Electric System is analyzed and the ARIMA univariate analysis is used to examine said series, starting from the monthly historical data obtained from OSINERGMIN between the periods of January 1996 to June 2019 and predict with a three-year horizon, the Residential Electricity Demand of the Cusco Electric System and demonstrate that ARIMA is an efficient procedure when compared with the best deterministic prediction technique analyzed: Winter's multiplicative exponentialsmoothing and thus validate the results obtained. The optimal ARIMA Xt0.5 (0.1.1) (1.0.2) S model was obtained, which efficiently explains the historical residential demand and its prediction in the following three years. Results of the Residential electricity demand of the Cusco Electric System were obtained with a MAPE error of 2,296%. The Cusco electricity system will have an average growth of 7.825% for the years 2019 to 2022. This result allows us to have technical support for planning and investment decisions in the expansion of medium and low voltage networks in the area of influence of the System, avoiding excess or shortage of investments that are detrimental to the interests of Electro Sur Este.en
dc.description.uriTesises
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.sourceUniversidad Nacional de Ingenieríaes
dc.sourceRepositorio Institucional - UNIes
dc.subjectARIMAes
dc.subjectModelamiento predictivoes
dc.subjectDemanda eléctrica residenciales
dc.subjectSistema eléctrico Cuscoes
dc.titleEl modelo estocástico univariante ARIMA como herramienta predictiva de la demanda de energía eléctrica residencial del sistema eléctrico Cuscoes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises
thesis.degree.nameMaestro en Ciencias con Mención en Energéticaes
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ingeniería Mecánica. Unidad de Posgradoes
thesis.degree.levelMaestríaes
thesis.degree.disciplineMaestría en Ciencias con Mención en Energéticaes
thesis.degree.programMaestríaes
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4712-0726es
renati.author.dni08538259-
renati.author.dni07242384-
renati.advisor.dni04641264-
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestroes
renati.discipline713057-
renati.jurorBecerra Arévalo, Gilberto-
dc.publisher.countryPEes
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.02es
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