Método para la Predicción de Demanda Mensual de Electricidad en Colombia utilizando Análisis Wavelet y Modelos Auto-regresivos No Lineales

dc.contributor.authorMoreno-Chaparro, Cristhianspa
dc.contributor.authorSalcedo-Lagos, Jeisonspa
dc.contributor.authorRivas Trujillo, Edwinspa
dc.contributor.authorOrjuela Canon, Alvarospa
dc.date2011-12-18
dc.date.accessioned2019-09-19T21:38:44Z
dc.date.available2019-09-19T21:38:44Z
dc.descriptionEn este artículo se propone un método para la predicción mensual de la demanda en el Sistema Interconectado Nacional Eléctrico de Colombia. El método realiza preprocesamiento de la serie de tiempo utilizando un análisis multiresolución mediante tranformada wavelet discreta; se presenta un estudio para la selección de la wavelet madre y su orden, asi como del nivel de descomposición. Dado que originalmente la serie tiene comportamiento no lineal, se utilizó igualmente un modelo no lineal autoregresivo. La predicción se obtiene añadiendo a la tendencia, el estimado obtenido con el residual de la serie combinado con otros componentes extraídos durante el preproceamiento.Se incluye una revisión bibliográfica de investigaciones realizadas internacionalmente y en Colombia en relación a la aplicación de la transformada wavelet y el modelo autoregresivo no lineal a la predicción de energía eléctrica.es-ES
dc.descriptionThis paper proposes a monthly electricity forecast method for the National Interconnected System (SIN) of Colombia. The method preprocesses the time series using a Multiresolution Analysis (MRA) with Discrete Wavelet Transform (DWT); a study for the selection of the mother wavelet and her order, as well as the level decomposition was carried out. Given that original series follows a non-linear behaviour, a neural nonlinear autoregressive (NAR) model was used. The prediction was obtained by adding the forecast trend with the estimated obtained by the residual series combined with further components extracted from preprocessing.A bibliographic review of studies conducted internationally and in Colombia is included, in addition to references to investigations made with wavelet transform applied to electric energy prediction and studies reporting the use of NAR in predictionen-US
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttps://revistas.udistrital.edu.co/index.php/reving/article/view/3836
dc.identifier10.14483/23448393.3836
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/19758
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Distrital Francisco José de Caldasen-US
dc.relationhttps://revistas.udistrital.edu.co/index.php/reving/article/view/3836/5402
dc.sourceIngeniería; Vol 16 No 2 (2011): July - December; 94-106en-US
dc.sourceIngeniería; Vol. 16 Núm. 2 (2011): Julio - Diciembre; 94-106es-ES
dc.source2344-8393
dc.source0121-750X
dc.subjectelectric load forecastingen-US
dc.subjectnonlinear autoregressive neural modelen-US
dc.subjecttime series forecastingen-US
dc.subjectwavelet transform analysis.en-US
dc.subjectpredicción de carga eléctricaes-ES
dc.subjectmodelo neuronal no lineal autoregresivoes-ES
dc.subjectpredicción en series de tiempoes-ES
dc.subjectanálisis con transformada waveletes-ES
dc.titleMétodo para la Predicción de Demanda Mensual de Electricidad en Colombia utilizando Análisis Wavelet y Modelos Auto-regresivos No Linealeses-ES
dc.titleA Method for the Monthly Electricity Demand Forecasting in Colombia based on Wavelet Analysis and a Nonlinear Autoregressive Modelen-US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeArticleen-US
dc.typeArtículoes-ES
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501

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