Análisis y proyección del precio de energía en américa latina

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dc.contributor.advisorLópez Gonzales, Javier Linkolk
dc.contributor.authorHuaringa Tello, Luis Enrique
dc.contributor.authorBalbin De La Cruz, Victor
dc.date.accessioned2024-07-12T15:55:55Z
dc.date.available2024-07-12T15:55:55Z
dc.date.embargoEnd2026-04-08
dc.date.issued2024-04-08
dc.description.abstractEn Brasil, el sector industrial es el mayor consumidor de electricidad. Por tanto, la planificación energética adquiere importancia para el desarrollo industrial. Los datos del consumo de electricidad en el sector industrial brasileño se pueden organizar en una estructura jerárquica compuesta por cada región geográfica (Sur, Sureste, Centro-Oeste, Noreste y Norte) y sus respectivos estados. Este trabajo tiene como objetivo evaluar la capacidad predictiva de los enfoques ascendente, descendente y de combinación óptima utilizados para predecir el consumo de energía eléctrica en el sector industrial brasileño. Estos enfoques se integraron con suavizado exponencial, Box y Jenkins, y métodos predictivos de redes neuronales. Los resultados mostraron que el enfoque de combinación óptima proporcionó las mejores predicciones y, por lo tanto, superó a los otros enfoques de predicción jerárquica.
dc.description.escuelaEscuela de Posgrado
dc.description.lineadeinvestigacionPredicción estadística
dc.description.sedeLima
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12840/7695
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Peruana Unión
dc.publisher.countryPE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectTérminos de índice series temporales jerárquicas
dc.subjectEnergía eléctrica
dc.subjectModelos de pronóstico
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
dc.titleAnálisis y proyección del precio de energía en américa latina
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
renati.advisor.dni46071566
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0847-0552
renati.author.dni09474468
renati.author.dni09760962
renati.discipline542039
renati.jurorTurpo Chaparro, Josué Edison
renati.jurorTocto Cano, Esteban
renati.jurorHuanca López, Geanina Huanca
renati.jurorLópez Gonzales, Javier Linkolk
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloSegundaEspecialidad
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.disciplineSegunda Especialidad en Estadística Aplicada para Investigación
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana Unión. Unidad de Posgrado de Ingeniería y Arquitectura
thesis.degree.nameSegunda Especialidad Profesional de Ingeniería: Estadística para Investigación

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