1. Modelo para laProyeccion de Demanda de Energia ElecricaenColombia
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MODELO PARA LAPROYECCIÓN DE DEMANDA
DE ENERGÍA ELÉCTRICA ENCOLOMBIA
Unidad de Planeación MineroUPME
Subdirección de Demanda
Carlos Arturo
William Alberto Ma
Diciembre de 2014
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INTRODUCCIÓNI. Factores como los económicos, sociales y meteorológic
sobre la demanda de energía eléctrica (Al-Alawi, Islam.lo que la proyección de la demanda en Colombia tienmuy importante para prever la necesidad de proconstrucción de nuevas centrales de generación deléctrica, la expansión del sistema de transmisión dedeterminar las políticas para la regulación de los precios.
II. Para la construcción del modelo de proyección de la deenergía eléctrica se emplea la teoría de combinpronósticos y variables predictoras con error, propuestCastaño V., Elkin (1994).
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INTRODUCCIÓNESTUDIOS INTERNACIONALES
AUSTRALIA INDIA NUEVAZELANDA
ESTADOS UNIDOSREINO UNIDO
OHIO WASHINGTON
VARIABLES
Demanda deelectricidadindustrial
Consumo deenergía percápita.
Consumo deelectricidaddoméstica
Demanda deelectricidad
Demanda deelectricidadpor hogar
Demanda deelectricidad
Demanda deelectricidad
PIB per cápita.Consumo de
electricidad nodoméstica
Actividadeconómica
Demanda deelectricidad
Efectocalendario
Demografía Importaciones.Consumo totalde electricidad
Efectocalendario
Ingresopersonal real
por hogar
Iluminaciónefectiva
Econom ía Exportaci ones . P IB P IB Ingreso real
personal Nubosidad
Efectocalendario
Población. Población Población en
un áreaPrecio real dela electricidad
Poder deenfriamiento
de vientoEfectos de latemperatura
(temperaturasMelbourne ytemperaturas
Frankston)
Precio de laelectricidad
Precio de gasnatural anual
Precio real delgas natural
Temperatura
Principalescargas
industriales
Precio deventa
promedioanual de
electricidad
Velocidad delviento
AUTORFAN, SHU., AND
HYNDMAN,ROB J. (2013).
S. SARAVANAN,S. KANNAN,
and C.THANGARAJ.
(2012)
ZAIDMOHAMED,
PAT BODGER.(2005)
PIELOWA,AMY.,
SIOSHANSIA,RAMTEEN., and
ROBERTSB,MATTHEW C.
(2012)
JORGENSEN,JASON B., andJOUTZ, FRED.
(2012)
TAYLOR, JAMESW. and BUIZZA,
ROBERTO.(2003)
ESTUDIOS COLOM
VARIABLES
Factor decambio
Demandaacumulada
Demandahoraria de
electricidad -Regional
Comportamientode la demanda
de la UCP (Unidadde Control dePronóstico) de
EPSAConsumohorario deenergía en
el Municipiode Pereira
Demahorar
electri
Mes deaumento en la
demandaMes de
disminución dela demanda
Tarifa promediode la energíaInstalaciones
domiciliarias degas
Consumo deACPM
Consumo degas natural
Efectocalendario
Efecto calendario- filtros por tipo de
día
Temperatura
superficial delmar “Niño”
ImportacionesExportaciones
PIBDemanda
mensual deenergía
AUTORMEDINA, S.;GARCÍA, J.
(2005).
BARRIENTOS,A.F.; OLAYA,
J.; GONZÁLEZ,V.M. (2007).
VALENCIA, A.L.;LOZANO, C.A.;MORENO, C.A.
(2007)
MURILLO, J.;TREJOS, A.;CARVAJAL,
P. (2003).
CASTV., E
(200
Fuentes: RUEDA M., VIVIANA, “Predicción del consumo de energ
Universidad Nacional de Colombia. Tesis de Maestría. M – 75. 2011.UPME, 2014.
Fuente: UPME, 2014.
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CRECIMIENTO ANUAL DE LASVARIABLES DEL MODELO
-8,00%
-6,00%
-4,00%
-2,00%
0,00%
2,00%
4,00%
6,00%
8,00%
10,00%
m a r . - 9
5
a g o . -
9 5
e n e . -
9 6
j u n . -
9 6
n o v . -
9 6
a b r . - 9
7
s e p . -
9 7
f e b
. - 9 8
j u l . - 9
8
d i c
. - 9 8
m a y . -
9 9
o c t . - 9
9
m a r . - 0
0
a g o . -
0 0
e n e . -
0 1
j u n . -
0 1
n o v . -
0 1
a b r . - 0
2
s e p . -
0 2
f e b
. - 0 3
j u l . - 0
3
d i c
. - 0 3
m a y . -
0 4
o c t . - 0
4
m a r . - 0
5
a g o . -
0 5
e n e . -
0 6
j u n . -
0 6
n o v . -
0 6
a b r . - 0
7
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0 7
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. - 0 8
j u l . - 0
8
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0 9
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9
m a r . - 1
0
a g o . -
1 0
1 1
CRECIMIENTO ANUAL
DEMANDA DE ENERGÍA ELÉCTRICA PIB TOTAL POBLACIÓN TEMPERATURA
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DEFINICIONES (I)
Un modelo VAR es un modelo de ecuaciones simultáneas fpor un sistema de ecuaciones de forma reducida sin restrinsean ecuaciones de forma reducida quiere decir que loscontemporáneos de las variables del modelo no aparecevariables explicativas en las distintas ecuaciones. El conjuvariables explicativas de cada ecuación esta constituidobloque de retardos de cada una de las variables del modesean ecuaciones no restringidas significa que aparece en cade ellas el mismo grupo de variables explicativas.
En un modelo VAR todas las variables son tratadas simétricasiendo explicadas por el pasado de todas ellas. El modelotantas ecuaciones como variables, y los valores retardados dlas ecuaciones aparecen como variables explicativas en toecuaciones. Una vez estimado el modelo, puede proceexcluir algunas variables explicativas, en función de su signiestadística, pero hay razones para no hacerlo.
Fuente: Novales, Alfonso, “Modelos vectoriales autorregresivos (VAR)”,Universidad de Complutence, Madrid, España, 2013, pp: 1- 3
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DEFINICIONES (II)
Un modelo de Vector de Corrección del Error (VECmodelo VAR restringido (habitualmente con sólo dos vaque tiene restricciones de cointegración incluidas especificación, por lo que se diseña para ser utilizado coque no son estacionarias pero de las que se sabe qcointegradas.
Fuentes: Gujarati, Damodar N., “Econometría”, Cuarta Edición, Parte I I y Parte I,. Capítulos 13.1 a 13.9, y 18.1 a 18.4, Editorial Hill. México, 2004, pp: 507 – 539 y 717 – 728.Pérez López, C., “Econometría. Conceptos y Problemas resueltos de Econometría”, Capitulo 4, Madrid, España. 2009732-376-9.
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METODOLOGÍA PARA LASPROYECCIONES DE DEMANDA DE
COMBINACIÓN DE PRONÓSTICOSPara reducir el error y el sesgo sistemático, se utilizará el Mde combinación de pronósticos de diferentes modeloeste objetivo se consideraron tres modelos que preddemanda de energía eléctrica en Colombia, los cua
modelos multivariados (VAR y VEC). Los modelos empfueron un modelo VAR endógeno y VAR exógeno, y un VEC endógeno con la variable temperatura exógena.
Fuente: CASTAÑO V., ELKIN. Revista Lecturas de Economía No. 41. “Combinación de pronósticos y variables predictoras con error”.
Páginas 59 – 80.
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METODOLOGÍA PARA LASPROYECCIONES DE DEMANDA DE Para los modelos VAR se estimó con las diferencias logade las series, las cuales requerían que fueran estacionarlo tanto se realizó la Prueba de Raíz Unitaria - Phillips -(PP); la cual cumplió satisfactoriamente.
Por otra parte, para el Modelo VEC se estimó con los logde las series, en donde debía existir entre las variab
combinación lineal de las mismas, por lo tanto se rePrueba de Cointegración de Johansen, cumpliendo tasatisfactoriamente dicha prueba.
Y en general para todos los modelos se realizó la prueselección de orden de rezagos, obteniendo en cada ellos el número de rezagos idóneo.
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MODELO VAR
∆ (∆− ,∆− ,∆− ,∆− ,)
MODELO VEC
∆ (∆− ,∆− ,∆− , , , −,−,− ,∆, )
ABREVIATURADemanda de Energía Eléctrica : DEEPIB Total : PIBTotalPoblación : POBTemperatura Media : TEMP
Corrección del error : CE
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METODOLOGÍA PARA LASPROYECCIONES DEDEMANDA DE EE :
ANÁLISIS ERRORES Y SESGOSISTEMÁTICO
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Error Promedio Porcentual:
1
=
100 ∗ (
)
Error Cuadrático Medio:
1
=
100 ∗ (
− )2 1
=
( )2
Error Promedio Absoluto
1
=
donde,
−
−
−
−
B Sesgo (
M (
R (1 Siendo P el valor proyectado y A el valor re
Donde Sp es la desviación estándar de la son los coeficientes de correlación entredesviación estándar de a.
Fuente: CONSIDINE, TIMOTHY J. & CLEMENTE, FRANK A. (2007). “Gas-Market Forecast: BETTING ON BAD NUMBERS”.
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RESULTADOS
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PROYECCIONES DEL MERCADO DEENERGÍA ELÉCTRICA EN COLOMBIA
VAR ENDÓGENO VAR EXÓGENO VEC COMBINADO
APE 0.16% -0.10% 3.40% 0.65%
AAE 155.97 151.54 485.42 139.43
MSE 0.019% 0.017% 0.135% 0.016%
MSE VAR ENDÓGENO VAR EXÓGEN
Sesgo (B) 0.21% 1.62%
Modelo (M) 31.56% 17.03%
Aleatorio (R) 68.23% 81.36%
12.500
13.000
13.500
14.000
14.500
15.000
15.500
16.000
16.500
G W h
Mes - Año
Comportamiento de los modelos con respecto al histórico
Histórico VAR ENDÓGENO VAR EXÓGENO VEC COMBINADO Lineal (Histórico)
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%90%
100%
VAR ENDÓGENO VAR EXÓGENO
Mes - Año Proyecciones
% de Participación de las Componentes del E
Sesgo (B) M odelo (M ) Ale
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PROYECCIONES DEL MERCADO DEENERGÍA ELÉCTRICA EN COLOMBIA
Sea,
B = Sesgo M = ModeloR = Aleatorio
MSE (B, M, R) │ {B, M, R ϵ IR (0, 1)
B + M + R = 1}.
Max MSER │MSEOptimo < MSE(VAR Endógeno, VAR Exógeno, VEC)
donde,
Se obtuvo como resultadla ecuación, que el endógeno se le participación del 20%, eexógeno un 60% y el mo20%. Además, dichas p
coinciden con asignadascriterio experto.
0,99 <(εM(VAR Endógeno, VAR Exógeno, VEC) – εMOptimo)2
< 1,01(εB(VAR Endógeno, VAR Exógeno, VEC) – εBOptimo)2
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CONCLUSIONESI. Se desarrolló un modelo que estadísticamente es
permitiendo combinar de manera óptima los resultado
proyecciones generados por distintos modelos. Conjuntase utiliza el análisis comparativo de las proyecciones de cade los modelos para evaluar los Errores y el Sesgo Sistemát
II. Los componentes del error MSE permiten analizar condiciones donde los valores de las proyecciones del sobrestiman o subestiman las condiciones de la demaenergía eléctrica. Una de las técnicas, como el métevaluación de pronósticos empleado por la EIA es un m
referente para analizar el desempeño de los modelos.III. Los métodos empleados para la proyección de la dema
energía eléctrica dependen de los datos, tales como lademanda, el PIB, la población y la temperatura. Este proporciona un insumo de planeación energética novcambia los paradigmas tradicionales de proyeccColombia.
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GRACIAS