Pronóstico del Consumo de Energía Eléctrica Residencial para la Ciudad de Bogotá
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2018-11-20
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Universidad Santo Tomás
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Resumen
La energía eléctrica se ha convertido con el pasar de los años, un importante componente en
la calidad de vida de los seres humanos y es un factor determinante para el desarrollo y
crecimiento económico de una sociedad. Así mismo la creciente demanda de este servicio
ha llevado a los entes gubernamentales a aumentar los estudios referentes a la planeación
energética. De esta forma, predecir el consumo de energía eléctrica se ha convertido en un
instrumento necesario para la toma de decisiones, tanto para los entes prestadores del
servicio, como para las instituciones públicas.
Este trabajo de investigación plantea tres modelos de pronóstico de energía, por medio de
regresiones y de análisis de variables explicativas. Estos modelos se basan en estudios
econométricos y estadísticos, entregando así una herramienta útil en la gestión energética,
que permite la planeación futura, generando un aporte para los estudios de factores que
intervienen en el consumo de energía eléctrica.
La investigación fue desarrollada con base en los seis estratos socio-económicos en los que
se encuentra organizada la Ciudad de Bogotá, utilizando datos históricos de temperatura
superficial, Producto Interno Bruto, ingresos per cápita, suscriptores, consumo y precio de
la de energía eléctrica y precio del servicio de gas natural, desde el año 2005 hasta el año
2016. Los tres modelos fueron desarrollados en el software libre R studio, a partir de
lenguaje matemático. El primer y segundo modelo son una regresión lineal múltiple, con la
diferencia que el segundo tiene una interpretación económica de coeficientes, mientras que
el tercer modelo está desarrollado en forma de regresión económica de doble logaritmo.
Los tres modelos presentan un buen comportamiento comparándolos con los datos medidos
y cumplen con las validaciones propuestas en la metodología, analizando cada variable con
respecto al estrato socio-económico, arrojando como resultado más relevante el modelo de
regresión lineal múltiple con interpretación económica. Dicho modelo tiene como variable
significativa el Producto Interno Bruto, variable que se ha relacionado estrechamente con el
consumo energético. Dicho modelo representa con precisión la tendencia de la demanda y
cumple con todos los parámetros estadísticos y teóricos para dar una predicción energética
acertada.
Abstract
Electricity has become over the years an important component in the quality of life of
human beings and is a determining factor for the development and economic growth of a
society. Likewise, the growing demand for this service has led government agencies to
increase the studies related to energy planning, in this way, predicting the consumption of
electricity has become a necessary method for decision-making for entities, service
providers as well as for public institutions.
This research paper proposes three models of energy forecast, by means of regressions and
analysis of explanatory variables. These models are based on econometric and statistical
studies, thus presenting a useful tool in energy management.
The research was developed based on the six socio-economic strata in which the City of
Bogotá is organized, using historical data of surface temperature, gross domestic product,
per capita income, subscribers, consumption and price of electric power, price of the
service of natural gas from 2005 to 2016. The three models were developed in free software
R studio, from mathematical language. The first and second model is a multiple linear
regression, but the second model has an economic interpretation of coefficients, while the
third model is developed in the form of double logarithm economic regression.
The three models show a good behavior compared with the measured data and comply with
the validations proposed in the methodology, analyzing each variable with respect to the
socio-economic stratum, presenting as the most relevant result, the multiple linear
regression model with economic interpretation. That model has a significant variable, the
Gross Domestic Product, a variable that has been closely related to energy consumption.
This model accurately represents the trend of energy consumption and complies with all the
statistical and theoretical parameters to give an accurate energy prediction.
Idioma
spa
Palabras clave
Citación
Rey Onzaga, J. (2018). Pronóstico del Consumo de Energía Eléctrica Residencial para la Ciudad de Bogotá. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.
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