| dc.contributor |
Universitat de Vic. Escola Politècnica Superior. Enginyeria d'Organització Industrial |
| dc.contributor.author |
Ojeda Galdeano, Jacqueline |
| dc.date |
2015-03 |
| dc.identifier |
http://hdl.handle.net/10854/3981 |
| dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10854/3981 |
| dc.description |
Curs 2013-2014 |
| dc.description |
Hoy día, todo el mundo tiene un ojo puesto en el Mercado Eléctrico en nuestro país. No
existe duda alguna sobre la importancia que tiene el comportamiento de la demanda
eléctrica. Una de las peculiaridades de la electricidad que producimos, es que hoy por hoy,
no existen aún métodos lo suficientemente efectivos para almacenarla, al menos en grandes
cantidades. Por consiguiente, la cantidad demandada y la ofertada/producida deben casar de
manera casi perfecta. Debido a estas razones, es bastante interesante tratar de predecir el
comportamiento futuro de la demanda, estudiando una posible tendencia y/o estacionalidad.
Profundizando más en los datos históricos de las demandas; es relativamente sencillo
descubrir la gran influencia que la temperatura ambiente, laboralidad o la actividad
económica tienen sobre la respuesta de la demanda. Una vez teniendo todo esto claro,
podemos decidir cuál es el mejor método para aplicarlo en este tipo de series temporales.
Para este fin, los métodos de análisis más comunes han sido presentados y explicados,
poniendo de relieve sus principales características, así como sus aplicaciones. Los métodos
en los que se ha centrado este proyecto son en los modelos de alisado y medias móviles.
Por último, se ha buscado una relación entre la demanda eléctrica peninsular y el precio
final que pagamos por la luz. |
| dc.description |
Nowadays, everybody in our country keep an eye on the Electricity Market. There is no
doubt about the importance of the behaviour of the demand for electrical energy. The
electricity has a peculiarity: we don’t have yet enough effective media to store any big
amount of it; therefore quantity demanded and offered/produced should match almost
perfectly. Because of these reasons, it is really interesting to try to forecast the future
behaviour of de electric demand, studying a possible trend and/or seasonality.
Going deeper into the historical data of the demands; it’s easy to discover the big
influence of the ambient temperature, number of working days or the state of the economy
provoke into the demand’s reply. Once it is clear, we can decide which one is the best
method to apply for this kind of time series. To this end, most common methods of analysis
have been explained and presented, showing their main characteristics as well as their
applications. The methods which are part of the scope of this dissertation are based on
exponential smoothing and moving-averages.
Finally, a relationship between quantity of the demand for electrical energy in the
Iberian Peninsula and final amount of money paid has been found. |
| dc.description |
Director/a: Joan Antoni Castejón |
| dc.format |
application/pdf |
| dc.language |
spa |
| dc.rights |
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| dc.rights |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ |
| dc.rights |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.subject |
Electricitat |
| dc.subject |
Electricitat -- Preus |
| dc.title |
Aplicación de algunos modelos de series temporales al mercado de la electricidad en España |
| dc.type |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
