Influencia de la temperatura en el consumo diario de energía eléctrica: función de transferencia según la metodología Box-Jenkins

En este artículo se analiza la influencia de la temperatura durante el periodo invernal, ligeramente extendido, sobre el consumo diario de energía eléctrica. Se demuestra que la incorporación de información climática mejora la previsión obtenida con el modelo ARIMA univariante de la serie de consumo...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Prat Bartés, Albert, Solé Vidal, Ignasi
Tipo de recurso: artículo
Fecha de publicación:1980
País:España
Institución:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Repositorio:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Idioma:español
OAI Identifier:oai:upcommons.upc.edu:2099/4545
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/2099/4545
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Inference
Inferència
Processos estocàstics
Classificació AMS::62 Statistics::62M Inference from stochastic processes
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spelling Influencia de la temperatura en el consumo diario de energía eléctrica: función de transferencia según la metodología Box-JenkinsInfluence of temperature on the daily consumption of electric energy. Transfer function by the Box-Jenkins methodPrat Bartés, AlbertSolé Vidal, IgnasiInferenceInferènciaProcessos estocàsticsClassificació AMS::62 Statistics::62M Inference from stochastic processesEn este artículo se analiza la influencia de la temperatura durante el periodo invernal, ligeramente extendido, sobre el consumo diario de energía eléctrica. Se demuestra que la incorporación de información climática mejora la previsión obtenida con el modelo ARIMA univariante de la serie de consumos, debidamente depurada mediante análisis de intervención. Además se ha comprobado que el modelo de función de transferencia se adapta mejor que el univarainte a las fluctuaciones de la demanda real.The influence of temperature on the daily consumption of electric energy during the winter period somewhat extended, is analysed in this paper. It is shown how the incorporation of weather information improves the load series forecast, obtained with the univariate ARIMA model, once it has been properly filtered through intervention analysis. Besides it has been verified that the transfer function model fits better the real demand fluctuations than the univariate modelUniversitat Politècnica de Barcelona. Centre de Càlcul19801980-03-0120082008-03-10journal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501NAhttp://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43info:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/2099/4545reponame:UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPCinstname:Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)Españolspaopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Spainhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/es/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:upcommons.upc.edu:2099/45452026-05-27T15:37:01Z
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