López Gonzales, Javier LinkolkHuaringa Tello, Luis EnriqueBalbin De La Cruz, Victor2024-07-122024-07-122024-04-08http://repositorio.upeu.edu.pe/handle/20.500.12840/7695En 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.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/embargoedAccessTérminos de índice series temporales jerárquicasEnergía eléctricaModelos de pronósticoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03