Forecasting residential electric power consumption for Bogotá Colombia using regression models
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2020-02-25
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Resumen
Este estudio presenta tres modelos de regresiones lineales múltiples para pronosticar la demanda de energía. El primero es una regresión lineal múltiple simple, el segundo modelo tiene una interpretación económica de los coeficientes (econométricos), mientras que el tercer modelo se desarrolla en forma de regresión económica de doble logaritmo. El artículo fue desarrollado en base a los seis estratos socioeconómicos en la ciudad de Bogotá. Se muestra que el segundo modelo es superior al modelo de regresión lineal múltiple con un enfoque climático y el modelo econométrico de doble logaritmo en términos de precisión en el cálculo de la demanda de energía eléctrica, como se evidencia en las herramientas de evaluación del modelo utilizadas, como el coeficiente de determinación, con valores superiores a 0.9 excepto en el estrato 5.
Abstract
This study presents three models of multiple linear regressions for forecasting energy demand. The first is a simple multiple linear regression, the second model has an economic interpretation of coefficients (econometric), while the third model is developed in the form of double logarithm economic regression. The article was developed based on the six socio-economic strata in Bogotá City. The second model is shown to be superior to the multiple linear regression model with a climatic approach and the econometric model of double logarithm in terms of precision in the calculation of the electric energy demand, as evidenced in the model evaluation tools used, such as the coefficient of determination, with values higher than 0.9 except in stratum 5
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Peña Guzmán, C., & Rey, J. (2019). Forecasting residential electric power consumption for bogotá colombia using regression models. Energy Reports, doi:10.1016/j.egyr.2019.09.026
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