Análisis de la influencia de la temperatura en la demanda residencial de energía eléctrica en Andalucía
DOI:
https://doi.org/10.12795/rea.2006.i26.04Resumen
Como consecuencia de las restricciones del suministro eléctrico, en los últimos años, la debilidad del sistema eléctrico español se ha convertido en objeto de discusión por diversos agentes económicos. Esta situación tiene lugar en determinadas épocas del año en las que se incrementa considerablemente el consumo de energía eléctrica debido, principalmente, a las variaciones imprevistas y a los niveles extremos que registran las temperaturas. Andalucía ha sido una de las comunidades afectadas por estas circunstancias, persistiendo el riesgo de seguir padeciendo sus consecuencias. En este trabajo se analiza el impacto que ejerce la temperatura ambiente sobre en el consumo residencial mensual de energía eléctrica a través de modelos basados en series cronológicas que expliquen su influencia y proporcionen estimaciones precisas de los niveles de demanda.
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Adams,G.; Allen,P.G. y Morzuch, J. (1991): “Probability Distributions of Short-Term Electricity Peak Load Forecasts”, International Journal of Forecasting, 7, 3, págs. 283-298.
Ayyash, S.; Salman, M. y Al-Hafi, N. (1985): “Modelling the impact of temperature on summer electricity consumption in Kuwait”, Energy-The International Joournal, 10, 8, págs.941-49.
Boletines Estadísticos Mensuales de Energía Eléctrica. Red Eléctrica Española. Bolzern, P.; Fronza, G. y Brusasca, G. (1982): “Temperature effects on the winter daily
electric load”, Journal of Applied Meteorology, 21, 2.
Box, G.E.P. y Jenkins. G.M. (1976): “Time Series Analysis: Forecasting and Control”, Holden Day .
Bunn, D.W. y Farmer, E.D. (1985): “Comparative Models for Electrical Load Forecasting”, Wiley.
Cancelo, J.R. y Espasa. A. (1991): “Un nuevo indicador semanal y mensual de actividad basado en el consumo de energía”. Documento de Trabajo 91-06. Departamento. Economía, Universidad Carlos III de Madrid.
Cancelo, J.R.; Cancelo, J.R. y Espasa. A. (1995): “Modelización del efecto temperatura en el consumo de electricidad”. Estadística Española, vol. 37, num. 139, págs. 183- 200.
Clemen, R. (1989): “Combinig Forecast: a review and annotated bibliography”, International Journal of Forecasting, 5, págs.559-584.
Collopy, F. y Armstrong, J.S. (1992): “Expert Opinions about Extrapolation and the Mystery of the Overlooked Discontinuities”, International Journal of Forecasting, 8, 4, págs.575-582.
Davies, M., (1959): “The Relationship between Weather and Electricity Demand”, Proc.IEEE, 106C, págs.27-37.
Dryar, H.A. (1944): “The effect of weather on the system load”. Trans AIEE, 63, págs.1006-1013.
Engle, R., Ramanathan, R. Granger, C.W.J, Vahid-Araghi, F. y Brace, C. (1997): “Short-run forecast of electricity loads and peaks. International Journal of Forecasting, 13, págs.161-174.
Faruqui, A. (1987): “On the Search for Accuracy in Electric Utility Forecasting”, Journal of Forecasting, April , págs.93-96.
Fischler, E.B. y Nelson, R.F. (1986): “Integrating Time Series and End Use Methods of Forecasting Electricity Sales”, Journal of Forecasting, January, págs.15-30.
Gallástegui, I. (1986): “Análisis de Series Temporales: Algunas Técnicas de Predicción”, EUSTAT.
Granger, C.W.J. (1980): ”Forecasting in Business and Economics”. Academic Press. Gutiérrez Moya, E. (2003): “La demanda residencial de energía eléctrica en Andalucía:
un análisis cuantitativo”. Tesis Doctoral. Servicio de Publicaciones de la Universidad
de Sevilla.
Harvey, A.C. y Koopman, S.J. (1993): “Forecasting hourly electricity demand using time-varing splines. Journal of American Statistical Association, 88, págs.1228-1236.
Hipper, H.S.; Pedreira, C.E. y Souza, R.C. (2001): “Neural networks for short term load forecasting a review and evaluation”. IEE Transactions on Power Systems, 16, págs. 44-45.
Le Comte, D.M. y Warren, H.E. (1981): “Modelling the Impact of Summer Temperatures on National Electricity Consumption”, Center for Environmental Assessment Services, Washington.
Mabert, V. A. y Radcliffe, R. C. (1974): “A Systematic Modeling Methodology”. Financial Management, Autumn, págs.59-67.
Makridakis, S. (1984): “The Forecasting Accuracy of Major Time Series Methods”, Wiley.
Nelson,C.R. (1984): “A Benchmark for the Accuracy of Econometric Forecasts of GNP”, Business Economics,19,3, págs. 52-58.
Pankratz, A. (1991): “Forecasting with Dynamic Regression Models”, Wiley - Interscience Publication.
Quayle, R.G. y Diaz, H.F. (1980): “Heating degrees day data applied to residential heating energy consumption” J. Applied Meteor,19, págs. 241-248.
Sanz, R. (1979): “Modelización del indice de producción industrial y su relación con el consumo de energía”, Cuadernos Económicos de ICE, 11-12, págs. 249-259.
Stanton, K.N. y Gupta, P.C. (1969): “Forecasting annual or seasonal peak demand in electric utility systems”. IEEE paper 69 TP 648.PWR, Summer Power Meeting, 22-27 junio.
Taylor, L.D. (1975): “The Demand for Electricity: A Survey”, Bell Journal of Economics, Spring, págs. 74-110.
Taylor, J.W. y Buizza, R. (2003): “Using weather ensemble predictions in electricity demand forecasting”. International Journal of Forecasting, 19, págs. 57-70.
Thompson, R.P. (1976):”Weather Sensitive Electric Demand and Energy Analysis on a Large Geographically Diverse Power System - Application to short term hourly electric demand forecasting”, IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems, Vol. PAS- 95, no. 1, January/February.
Temperaturas Mínimas, Máximas y Medias Mensuales por provincia de la Comunidad Autónoma de Andalucía, años 1995-2001. Centro Meteorológico Territorial en Andalucía Occidental y Ceuta.
Williams y Leslie. (1953): “Load forecasts reflect weather”, Electr. World,139, págs. 86-88.
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Aceptado 2018-08-01
Publicado 2008-06-01
- Resumen 233
- PDF 62
