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Título : Modelación y Pronóstico del Potencial Energético del Río Blanco Usando la Teoría del Caos y un Método Convencional
Autor : Escudero Villa, Amalia Isabel
Director(es): Haro Velastegui, Arquímedes Xavier
Tribunal (Tesis): Bejar, Jaima || Congacha, Jorge
Palabras claves : SIMULACION;MODELOS MATEMATICOS;EMPRESA ELECTRICA RIOBAMBA S.A.;INVESTIGACION ESTADISTICA;MODELIZACION MATEMATICA;POTENCIAL ENERGETICO;RIO BLANCO [Prov. Chimborazo];TEORIA DEL CAOS
Fecha de publicación : 11-ene-2012
Editorial : Escuela Superior Politécnica de Chimborazo
Citación : Escudero Villa, Amalia Isabel. (2012). Modelación y Pronóstico del Potencial Energético del Río Blanco Usando la Teoría del Caos y un Método Convencional. Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. Riobamba.
Identificador : UDCTFC;226T0005
Abstract : "The objective of this investigation was to model and to predict with more precision the potential hydroelectric energy of the Río Blanco, by means of the prediction of flows in L/s based on the registrations stored in station number 2 of the Empresa Eléctrica Riobamba S.A. applying the ARIMA model and chaos theory whose results are important for the project “Energy Balance and Diagnosis of the Potential of Altemative Energy of the Canton Riobamba"" financed by the CONESUP, with the end of solving the problems of using of hydroelectric energy. The software SPSS version 11 for the ARIMA model and TISEAN version 2.1 for chaos theory, the presage precision was determined by an residuals or errors analysis, correlation and Tukey test. The forecasting period with significant correlation is 14 days with the chaos theory and 17 days with the ARIMA model, the Tukey test shows that significant difference don't exist between the predictions and the real data until day 11 (chart 17), thatis to say, the averages of the precision of the potential hydroelectric energy of Río Blanco found with predicted with the two methods is statistically similar to the potential found with the real data during 11 days with reliabiity at 95%, starting from the twelfth day the chaos theory is more precise than the model ARIMA, The Empresa Eléctrica Riobamba S.A should implement a computer database or a better handling of information and to start studies of hydroelectric potential by means predict models for the most efficient use of the river."
Resumen : El objetivo de ésta investigación fue modelar y predecir con mayor precisión el potencial energético hídrico que posee el río Blanco, por medio de la predicción de caudales en L/s en base a los registros almacenados en la estación 2 de la Empresa Eléctrica Riobamba S.A. aplicándose modelos ARIMA y teoría del caos cuyos resultados son importantes para el proyecto “Balance Energético y Diagnóstico del Potencial de Energías Alternativas del Cantón Riobamba” financiado por el CONESUP, tendiente a resolver problemas de aprovechamiento de energía hidráulica. Se utilizó el software SPSS 11 para el modelo ARIMA y TISEAN 2.1 para teoría del caos, la precisión de pronóstico se halla mediante el análisis de residuos o errores, correlación y prueba de Tukey. El período de predicción con correlación significativa es de 14 días con la teoría del caos y 17 días con el modelo ARIMA, la prueba de Tukey muestra que no existe diferencia significativa entre las predicciones y los datos reales hasta un período de pronóstico de 11 días (tabla 17), es decir, las medias de los pronósticos del potencial energético hídrico de Río Blanco hallados con los caudales predichos con los dos métodos son estadísticamente iguales al potencial hallado con los datos reales durante 11 días al 95% de confiabilidad, a partir del doceavo día la teoría del caos es más precisa que el modelo ARIMA. La Empresa Eléctrica Riobamba S.A debería Implementar una base de datos informática para un mejor manejo de información y fomentar estudios de potencial hidroeléctrico mediante modelos de pronósticos para su mejor aprovechamiento.
URI : http://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/1302
Aparece en las colecciones: Ingeniero en Estadística Informática; Ingeniero/a Estadístico/a

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