Proyeccion de La Demanda Electrica Vegetativa Del Sein.desbloqueado

7/18/2019 Proyeccion de La Demanda Electrica Vegetativa Del Sein.desbloqueado

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PROYECCION DE LA DEMANDA ELECTRICA VEGETATIVADEL SEIN MEDIANTE MODELOS ECONOMETRICOS

DINAMICOS Y ANALISIS PREDICTIVO ESTOCASTICO DEL PBI,PARA PLANIFICACION DE LA GENERACION Y TRANSMISION

Ing. Salome Gonzáles Cá!ez. Comité de Operación Económica del SistemaInterconectado Nacional – COES SINAC

RES"MEN

El presente trabajo tiene como objetivo la elaboración de una propuesta de cálculo delas proyecciones de la emanda Eléctrica !e"etativa Interconectada del #er$ a un%ori&onte predictivo de lar"o pla&o' ello mediante su (ormulación econométrica dinámica apartir del análisis no determin)stico A*I+A de las proyecciones del #roducto ,rutoInterno- #,I. Su importancia estriba en la obtención de proyecciones de la demandanacional para escenarios base y etremos de variación del #,I/ consecuentemente' dic%osresultados %an de servir para el desarrollo de una plani(icación estraté"ica de "eneración ytransmisión eléctrica interconectada nacional' dadas las caracter)sticas t)picas evolutivascr)ticas del comportamiento ener"ético' económico y social del #er$.

0a demanda eléctrica ve"etativa del Sistema Eléctrico Interconectado Nacional-SEIN"uarda directa relación con indicadores económicos y sociales del #er$' como son el#roducto ,ruto Interno' el crecimiento poblacional' los costos tari(arios de la ener")aeléctrica' el in"reso per cápita' y otros. e entre estas componentes eplicativas de lademanda eléctrica' el #,I constituye una de las variables de mayor relevancia ycomplejidad/ por lo 1ue es (undamental anali&arlo y proyectarlo apropiadamente. En estesentido/ se reali&a la (ormulación y predicción del #,I mediante análisis estocástico A*I+A2cálculo paramétrico Inte"rado Autore"resivo- +edias +óviles3 de series temporales conIntervención' para escenarios medio y etremos.

#ara la determinación de la estructura del modelo econométrico dinámico' tal 1ue proyecte ala demanda eléctrica de manera e(iciente y a un amplio %ori&onte predictivo 2die& a4os3' setoma como premisa el cumplimiento tanto de los condicionantes estad)sticos como de loscausales econométricos' ello en base a pruebas de estacionariedad del modelobiecuacional' colinealidad de las variables eplicativas' especi(icación (uncional' estabilidad deparámetros y' causalidad unidireccional.

0os resultados obtenidos se caracteri&an por alcan&ar mayor e(iciencia predictiva' comparadaa procedimientos convencionales de estimación' tanto de la demanda ve"etativa como del#,I. 0a calidad predictiva del #,I se demuestra mediante el estimador de error absolutomedio porcentual 2+A#E3' y el m)nimo nivel de variación predictiva comparativa (rente amodelos transversales de investi"ación de mercados/ as) el primero alcan&a 5.6 7 de error y else"undo 5.87 de variación.

En base a resultados proyectados de la demanda ve"etativa' se adicionan lasproyecciones eternas correspondientes a las car"as especiales' car"as incorporadas'nuevos proyectos y ampliaciones' obteniendo as) el comportamiento de la demanda totalinterconectada de ener")a y potencia en el %ori&onte 95:;-9596' elementos de base para laplani(icación de la "eneración y transmisión eléctrica del #er$.

:. INTROD"CCION

Esta investi"ación tiene comoobjetivos espec)(icos<

• 0a (ormulación y cálculo de

lasproyecciones de la emandaEléctrica!e"etativa Interconectada del #er$para un %ori&onte predictivo de lar"opla&o'

teniendo como variableeplicativa (undamental al

#roducto ,ruto Interno

• =ormulación y cálculo del pronóstico enresolución mensual del #roducto ,rutoInterno Nacional' mediante

modelos estocásticos A*I+Acon Análisis de

Intervención' para su proyección a un%ori&onte predictivo de lar"o pla&o.



• Estimación de las proyecciones de lademanda total de ener")a y potencia'tomando como base las predicciones de lademanda ve"etativa' a un %ori&onte dedie& a4os.

El pronóstico mensual del #,I nacional

utili&ando modelos A*I+A con Análisis deIntervención' constituye una nueva alternativae(ica& de proyecciones de mediano y lar"opla&o de éste' puesto 1ue posee unaestructura matemática altamente (ormal2estocástica3 y alcan&a un e(iciente "radode ajuste predictivo/ ello comparativo (rente aotras alternativas de estimación predictivadel tipo transversal causal y dependientede muc%as variables eplicativas.

Al ser el #roducto ,ruto Interno una variableeó"ena (undamental para la elaboración delmodelo econométrico de proyección anual dela emanda !e"etativa del SEIN' esimprescindible 1ue la metodolo")a a utili&ar

para las proyecciones del #,I en el ran"opredictivo de análisis' posea lasustentación objetiva estad)stica yeconométrica. As)/ la presente propuesta deproyección del #,I' posee el ri"or metodoló"ico 1ue sustenta (ormalmente a

sus valores proyectados' por lo 1ue sepuede utili&ar como un método sustitutorio ocomplementario a las técnicaseconométricas convencionales 2*e(. :3.

0a demanda eléctrica ve"etativa o estable delsistema interconectado nacional' representaalrededor de dos tercios del nivel de"eneración total del sistema interconectadonacional. 0o constituye la estad)stica de lasventas de ener")a eléctrica por parte de los"eneradores 2en alta tensión A>' media altatensión +A> y media tensión +>3 y los

distribuidores 2en A>' +A>' +> y baja tensión,>3' tal como se muestra en el si"uientees1uema distribuido para el a4o 95:9.

emanda de Ener")a a

Nivel de ?eneración Autoproductores @ isminuc. #érdidas *E#

#$#%& '($%)

*** Consumo #ropio Centrales +.*%,

-( #royectos Nuevos y Ampliaciones @

Car"as Incorporadas @ Car"as Especiales

(-#* emanda al nivel de >ransmisión

!entas ?enerador #érdidas en >ransmisión *.(,

+A>' A>' +> +*/&

+-.%(, &&*(

((#+% Entrada al nivel de istribución

#érdidas en >rans(. >ransm. istribuidor (.%,

!entas !e"etativas !entas istribuidor &#$

+A> y A> #(

(&$% +.&$,

(+*+% Entrada al nivel de istribución 2+> y ,>3

!entas istribuidor

+> y ,> +/-/+

-%.*+,

#érdidas +> y ,> $.*,

+(%

=i". : ,alance de la emanda Eléctrica del SEIN 95:9' en ?%

Entre las caracter)sticas evolutivasintr)nsecas de la emanda total del SEIN'1ue condicionan a las proyeccionesmetodoló"icas de lar"o pla&o' se tienen<

• In(ormación %istórica limitada tanto

enresolución anual como en mensual' de las



variables necesarias para ladeterminación de las proyecciones a unamplio %ori&ontepredictivo re1uerido. El periodo%istóricomuestral en resolución anual es :B:-95:9' mientras 1ue en resoluciónmensual es julio :BBD-mar&o 95:;

• El comportamiento evolutivo inestable

dela emanda >otal' in(luenciado por lanouni(ormidad de las demandas %istóricas y(uturas de "randes industrias etractivas ymanu(actureras 2car"as especiales'nuevos proyectos y ampliaciones3' as)como la incorporación de los sistemasaislados y car"as especiales al SistemaInterconectado Nacional

,ajo tales caracter)sticas' es convenientereali&ar el pronóstico de la emanda totaldel SEIN' desa"re"ándolo en<

• emanda !e"etativa del SEIN.*epresenta el mayor volumen de lademanda total del SEIN/ se caracteri&abásicamente por poseer uncomportamiento uni(orme en el tiempo'presentar una tendencia estable decrecimiento y amplia in(ormaciónestad)stica/ situación 1ue es apropiadapara utili&ar modelos cuantitativos

(ormales para su proyección• emanda de ?randes proyectos (uturos

yampliaciones. Corresponde a las

estimar sus proyecciones de lar"o pla&outili&ando técnicas metodoló"icasestructuradas. na ve& determinadas susproyecciones' se suman de (orma eternalas proyecciones de los ?randes proyectos(uturos- ampliaciones' las car"as especiales y

las car"as incorporadas' para as) obtener lasproyecciones de la emanda total del SEINal %ori&onte predictivo de lar"o pla&ore1uerido.

9. METODOLOG0A YCALC"LO

0a demanda ve"etativa del SEIN' alcaracteri&arse como un bien de consumonecesario' se parte de la premisa 1ueobedece a las leyes econométricas siempre1ue las variables eplicativas ten"an 1ue

cumplir estrictamente con loscondicionantes estad)sticos de unare"resión representativa 2*e(. 93. En "eneral'para la especi(icación de un modeloeconométrico' se propone un ordenamientomatemático multivariante' en el cual serelacionen la variable objetivo con lasvariables eplicativas y la perturbaciónaleatoria. Entonces/ se debe de(inir eln$mero de ecuaciones y variablesparticipantes' as) como la (orma (uncional1ue las relaciona 2*e(. ;3.

na estructura del modelo econométrico1ue relaciona a la emanda !e"etativa convariables eplicativas socio-económicas'estará dada en principio por la si"uienteepresión "enérica' donde el corc%etesi"ni(ica el operador matemático 1ue se lepudiera aplicar a cada a variable consideradaen base al cumplimiento de loscondicionantes estad)sticos y econométricos<

demandas (uturas de ener")a y potenciade "randes clientes libres 2mineras y

DEMANDA =

C

0+ α [ PBI ] 2:3

manu(actureras3' tanto por

ampliacionesde éstas como por nuevos proyectos

• emanda de Car"as Especiales.

Sonpredominantemente "randes demandasmineras y manu(actureras con unalto (actor de car"a/ dado 1ue éstas se%aninterconectado en los $ltimos a4osalSEIN' no se dispone dein(ormación estad)stica %istórica amplia.

• emanda de Car"as

Incorporadas.Corresponden a a1uellos sistemaseléctricos 1ue antes operaban en(orma aislada y 1ue se (ueronincorporando alsistema en (orma paulatina perono

simultánea

Al ser la emanda !e"etativa del SEIN' lavariable de mayor in(luencia tanto en volumencomo en caracter)stica evolutiva' se opta por



+ β [TAR]+ γ [ POB]

onde<

DEMANDA: !ariable objetivo 1uerepresenta la emanda Eléctrica !e"etativadel SEIN PBI: #roducto ,ruto Interno del

#er$TAR: >ari(a media anual de electricidadPOB: #oblación del #er$

9.: PROYECCION DEL PBI MEDIANTEMODELOS ARIMA CONINTERVENCION

0a proyección del #,I al %ori&ontepredictivo objetivo' se %a reali&ado medianteuna estructura estocástica A*I+A conanálisis de intervención 2*e(. 63. 0a muestra%istórica del #,I lo constituye la seriemensual emitida por el ,anco Central de*eserva del #er$' en

millones de nuevos soles de :BB6' desdeenero de :BB9 %asta diciembre del 95:9.

En la (i"ura 9 se muestra elcomportamiento evolutivo mensual del #,I'de donde se puede observar 1ue esta serieposee las si"uientes caracter)sticas a lolar"o del %ori&onte %istórico en estudio<

tendencia con comportamiento no estable/estacionalidad con notoria variabilidad/irre"ularidades de nivel y' la presencia deat)picos

300000

Intervención del #,I para el escenario,ase' al %ori&onte diciembre 9596' enresolución mensual 2ámbito de cálculo3 yen resolución anual 2a"rupamiento deproyecciones3.

85

5

65

5

;5

5

95

5

250000

:55

200000

150000

100000

5

B9 B6 BF BC 55 59 56 5F 5C :5 :9 :6 :F :C 95 99 96

=i". ; #royecciones mensuales del#,I A*I+A Esc. ,ase

50000

0

500000

450000

400000

350000

300000

PBI

Histórico

PBI

ARIMAEsce!rio B!se

=i"ura 9. Evolución mensual del #,I'millones de nuevos soles de :BB6

0ue"o del proceso de identi(icación delmodelo' estimación de parámetros yvalidación 2*e(. 8' F3' se obtiene unmodelo 1ue representa estad)sticamente ladescripción más cercana delcomportamiento evolutivo del #,I nacionala lo lar"o del %ori&onte %istórico objetivo/en donde se capturan los patrones

puntuales de tendencia' estacionalidad'irre"ularidades y los sucesos at)picosrepresentativos. As)/ las proyeccionesresultantes de este modelo representan lasproyecciones del #,I en el Escenario ,ase'

cuya ecuación de proyección tiene la si"uiente(orma<

E e " 2

1 2



250000

200000

150000

100000

50000

0

=i". 6 #royecciones anuales del #,I A*I+A Esc. ,ase

na ve& calculado el modelo A*I+A con Análisis de Intervención' 1ue lleva a laestimación proyectiva del escenario ,ase

del #,I' también se pueden estimar losvalores etremos de las proyecciones del#,I. el

(1 * L)(1 *

L12

) log PBI t

=

punto de vista estad)stico' estasproyecciones etremas corresponden alos l)mites de

0.032(1 * L)(1 * L12

) Int 94m1 *

0.043(1 * L)(1 * L12

) Int 95m12 +12

24

293

con(ian&a superior e in(erior a lo lar"odel%ori&onte de predicción de la

variable proyectada con modelos A*I+A. 0a banda de

(1 * 0.492 L)(1 *0.612 L

2 *0.3428 L

)ut

predicción en el %ori&onte predictivo' la cualtiene como (rontera los l)mites de con(ian&a

El componente de error o residuoes<

+

ut= PBI

t* PBI t

2;

3

superior e in(erior' viene a ser una medidade la certidumbre en la dispersión de losvalores individuales' en este caso del #,Iproyectado'

En las (i"uras ; y 6 se muestran lassalidas "rá(icas del pronóstico A*I+A con Análisis de

a un determinado nivel de con(ian&apre(ijado. En "eneral se adopta una bandaal B87 de

con(ian&a' LC ' lo cual implica 1ue un B87 delos datos sobre los 1ue se %a reali&ado laproyección del #,I' están contenidos dentrode esta banda 2*e(. D3.

mercado 2caso A#OGO Consultor)a3'mostrado en la (i"ura F' el mar"en dedesviación en el %ori&onte 95:;-9596' es delorden del 5.8 7' valor también indicativode e(iciencia predictiva del modelodesarrollado.

LC = X ̂ , 2 *

SE

ˆt

263 >abla :. Calidad de ajuste

< #,I proyectado/ el valor de 9corresponde aproimadamente al valor tabular para una distribución t ' asociado auna probabilidad de 5.598 y F5 "rados delibertad. SE es el error estándar delpronóstico. En el caso de una sola ecuaciónsin variables dependientes re&a"adas o

términos A*+A' los errores estándar depronóstico se calculan como<

SE = S

*

1 + Xt' ( X ' X )

X

t

283

S< Error estándar del modelo de

re"resión X

t'

< >ranspuesta de variable en la

muestra de predicción o de validación

X ' < >ranspuesta de variable en la

muestra de estimación o de trabajo

1 " " 2

" 4

t

X A-o

PBIHistórico

PBI ARIMAEsce!r

io

ErrorRe!&ti.

1""5 10(0/4 10(5"( 05

1""/ 10"(/0 10"/4" 01

1""( 11(2"4 11/)52 04

1"") 11/522 11()21 11

1""" 11(5)( 11(530 00

2000 12105( 1225/5 12

2001 12131( 120/31 0/

2002 12(402 12(44" 00

2003 132545 132")5 03

2004 13"141 13)0)) 0)

2005 14)/40 14)25( 03

200/ 1/0145 15"22( 0/

200( 1(440( 1(33/" 0/

200) 1"1505 1"1525 00

200" 1"3155 1"34"5 02

2010 210143 20)5/0 0)

2011 224//" 224"(/ 01

2012 23)5)) 23)222 02

MAPE 0.43%

*1



En la (i"ura 8 se ilustra las proyeccionesbase' superior 2o muy optimista3 e in(erior 2o muy pesimista3

/50000

/000

00550000

500000

450000

400000

350000

300000

250000200000

500000

450000

400000

350000300000

250000

200000

150000

PBI Histórico

PBI Moe&o

ARIMA PBI

Moe&o A&sis

eMerc!oAo6o 7os%&tor8!9

150000

100000

50000

0

PBI ARIMA :es B!se9

PBI ;% ARIMA :es M%6

'ti:ist!9 PBI I< ARIMA:es

M%6 Pesi:ist!9

100000

50000

0

=i". 8 #royecciones anuales etremas del#,I A*I+A

En relación a la calidad predictiva' elmodelo propuesto del #,I' tal como semuestra en la tabla :' el error absoluto medioporcentual 2+A#E3 alcan&a valores del ordendel 5.67 ' indicativo de un alto nivel deajuste predictivo. Asimismo/ cuando secompara (rente a las proyeccionesreali&adas por investi"ación de

=i". F Comparación predictiva A*I+Avs Investi"ación de +ercado

9.9 MODELO ECONOM1TRICODINAMICO PARA LA PROYECCIONDE LA DEMANDA

El proceso de cálculo del modeloeconométrico con el 1ue se pronostica el

comportamiento de lar"o pla&o de laemanda !e"etativa' a partir de las

variables eplicativas #,I' #oblación y >ari(a'obedeciendo a condicionantes estad)sticosy econométricos' se resume en el si"uientedia"rama de (lujo<

>ratamiento de laIn(ormación de las variablestemporales

+odelo

Econométrico< *elación(uncional entre

0a se"unda ecuación corresponde al

modelo de corrección de error 21ue reco"ela dinámica de corto pla&o3/ se basa en unare"resión teniendo como variabledependiente a la primera di(erencia de laserie ventas trans(ormada en lo"aritmos' ycomo variables eplicativas a los retardosde la variable eplicada' el retardo de losresiduos "enerados por el modeloestructural 2Herror de lar"o pla&o3 y el #,Ien primeras di(erencias de la serietrans(ormada en lo"aritmos.Con el (in de (iltrar el e(ecto delracionamiento

de ener")a eléctrica' 1ue tuvo lu"ar en ela4o :BB9 2a4o de se1u)a3' se adoptauna

variables< dependientesyeplicativas

>*ANS=O*+ACIONES<

• Criterio

estad)stico

• Criterio

econométr

2 0 1 2

3

1 " " 5

(



intervención detipo pulso' y deesta (orma se

determi na las proyecciones de lar"o pla&o dela variable emanda !e"etativa

Estimacióndeparámetros

In(erenciaestimados

ico

Entonces/ la ecuación de lar"o pla&o' seepresa de la si"uiente (orma<

>EMA?>A9 = 1 =4 P'B9+

2F3

#redicción

β14 PBI9 + @

14 AR9 + + c

0a ecuación de corto pla&o' tiene lasi"uiente epresión<

>oma de decisiones

=i". D ia"rama de (lujo del proceso

de cálculo

> >EMA? >A9 = α 2 >

PBI9 +

β2 > >EMA? >A 29 9 9

+ @2 >4 It"29 + 4 19 + γ

onde<

2D3

adas las caracter)sticas intr)nsecastemporales de las variables en estudio' elmodelo econométrico estará constituido por dos ecuaciones 1ue representan< un+odelo Estructural 2relación de lar"o pla&o'epresado a través de la ecuación deCointe"ración3 y' un +odelo de Correccióndel Error cuya ecuación epresa ladinámica evolutiva de corto pla&o 2*e(. 3.

En la especi(icación (uncional de estemodelo' se parte de la premisa 1ue lademanda eléctrica ve"etativa se eplicapor el comportamiento evolutivo del productobruto interno' la población y la tari(apromedio nacional al nivel de clientes(inales' ello bajo un arre"lo de re"resión contrans(ormación en lo"aritmos 2primeraecuación de re"resión3. 0a aplicación delo"aritmos permite' por un lado laeplicación econométrica de los coe(icientesde la re"resión (ormulada' y por otro 1ue

cada variable participante alcan&a estabilidaden sus varian&as.

0n2E+ANA3< 0o"aritmo natural dela emanda !e"etativa de electricidad0n2#,I3< 0o"aritmo natural del #roducto,ruto Interno del #er$.0n2>A*3< 0o"aritmo natural de latari(a promedio a clientes (inales0n2#O,3< 0o"aritmo natural de la poblaciónC< Constante20n2#,I3< #rimera di(erencia dello"aritmo del #,I20n2E3< #rimera di(erencia del lo"aritmo dela emanda ve"etativa del SEIN2IntB93< #rimera di(erencia de

la variable (icticia' toma valor : en :BB9 y 5 enelrestoµ : Estimación del error de lar"opla&o

γ : Estimación del error de corto

pla&o

;. PROP"ESTA DESOL"CION

Como propuesta de solución' acontinuación se presentan los resultadosde las proyecciones de la demandave"etativa del SEIN a un %ori&ontepredictivo 95:;-9596. Asimismo'estimando las proyecciones

declaradas por las "randes industrias encuanto a sus ampliaciones (uturas y

nuevos proyectos' as) como la inclusión delas car"as incorporadas y principales car"asespeciales' se cuanti(ica las proyecciones dela demanda total del sistema en ener")a ypotencia eléctrica para el %ori&onte depredicción objetivo.

;.: RES"LTADOS DE LA PROYECCIONDE LA DEMANDA VEGETATIVA SEIN

En el proceso de identi(icación del modelo dere"resión biecuacional' para la demostraciónde su representatividad estad)stica-econométrica' se reali&aron las si"uientespruebas 2*e(. ' B3<

• Estacionariedad y orden de inte"racion de

α C

C



las variables participantes en cadamodelo< prueba de ra)& unitaria deicJey- =uller Aumentado' A=

• Colinealidad entre las

variableseplicativas en cada modelo< pruebaconmatri& de correlaciones

• Especi(icación (uncional< prueba

de*amsey

• Estabilidad de los parámetros. 0a

pruebade residuos recursivos y la pruebadesuma acumulada de los

residuos normali&ados alcuadrado

• Causalidad unidireccional< prueba

de?ran"er

0a estimación de los parámetros delmodelo de re"resión seleccionado' sereali&ó con el pro"rama computacional E-!ieKs 2*e(. :53' cuyas salidas son lassi"uientes<

0as ecuaciones de Cointe"ración y deCorrección de Error' se epresan como<

0O?2E+ANA3 L C2:3M0O?2#,I,3 @C293M0O?2>A*3 @ C2;3M0O?2#O,3 @ C263 23

20O?2E+ANA33 L C2:3M20O?2#,I,33 @ C293MIN>B9 @ C2;3M20O?2E+ANA2-:33- 25.D9F95DM0O?2#,I, 2-:33-5.5DFD:BM0O?2>A*2- :33

@:.F;686FM0O?2#O,2-:33-:8.695DD33 @ C283 2B3

onde<

0O?2E+ANA3< 0o"aritmo de lasventas ve"etativas de electricidad del SEIN0O?2#,I,3< 0o"aritmo del #,I del SEIN'escenario ,ase

0O?2#O,3< 0o"aritmo de la poblacióndel SEIN0O?2>A*3< 0o"aritmo de la tari(apromedio del SEIN

20O?2E+ANA33< #rimera di(erenciaen lo"aritmos de las ventas ve"etativas

deelectricidad del SEIN20O?2#,I,33< #rimera di(erencia enlo"aritmos del #,I del SEIN' escenario ,aseIN>B9< Intervención 1ue (iltra el e(ectoat)pico del a4o :BB9C263< Constante de la ecuación delar"o pla&oC283< Constante de la ecuación de cortopla&o

0a estimación de cada coe(iciente de lasecuaciones de re"resión de lar"o pla&o y de

corto pla&o' se reali&an para cadaescenario correspondiente del #,I< base2#,I,3' muy optimista 2#,I+O3 y muypesimista 2#,I+#3 calculados con +odelos A*I+A. Como re(erencia' a continuación enlas tablas 9 y ; se muestra lasestimaciones en E-!ieKs de lar"o pla&o yde corto pla&o' para el escenario ,ase<

>abla 9 Estimación de ecuación de lar"o pla&o

ependent !ariable< 0O?2E+ANA3

+et%od< 0east S1uares

Sample 2adjusted3< :B: 95:9Included observations< ;9 a(ter adjustments

!ariable

0O?2#,I,S#+3

Coe((icient

5.D9F95D

Std. Error t-Statistic

5.59FD65 9D.:89;

#rob.

5.5555

0O?2>A*3 -5.5DFD:B 5.5:BFBF -;.B8:8: 5.555F

0O?2#O,3 :.F;686F 5.5F;;6B 98.5995 5.5555

C -:8.695DD 5.6;:;5 -;8.D:59D 5.5555

*-s1uared 5.BBD8F6 +ean dependent var B.98F5::

Adjusted *-s1uared 5.BBD;5; S.. dependent var 5.66D:9B

S.E. o( re"ression 5.59;99: AJaiJe in(o criterion -6.8D:5F:

Sum s1uared resid 5.5:85B Sc%Kar& criterion -6.;D66

0o" liJeli%ood DD.:;FBD annan-uinn criter. -6.8:5;9B

=-statistic ;9:.B; urbin-atson stat 9.5D596;#rob2=-statistic3 5.555555



>abla ; Estimación de ecuación de corrección' proyecciones

ependent !ariable< 20O?2E+ANA33+et%od< 0east S1uaresSample 2adjusted3< :B9 95:9

Included observations< ;: a(ter adjustments

!ariable

Coe((icient

5.F:865

Std. Error

5.588FF6

t-Statistic

::.588D5

#rob.

5.5555IN>B9

0O?2E+ANA2-:33--5.:5F9F 5.59:DF; -6.B58; 5.5555

25.D9F95DM0O?2#,I,S#+2-:33-5.5DFD:BM0O?2>A*2-

:33@:.F;686FM0O?2#O,2-:33-:8.695DD3 -5.D:F 5.:D;B8D -6.:;9666 5.555;C 5.5;9F88 5.55;:F .88FD88 5.5555

*-s1uared 5.D96B +ean dependent var 5.56D69D Adjusted *-s1uared 5.D6D99 S.. dependent var 5.589:5BS.E. o( re"ression 5.5:666 AJaiJe in(o criterion -8.599FDSum s1uared resid 5.55B:8 Sc%Kar& criterion -6.6;9;F0o" liJeli%ood :.B;:; annan-uinn criter. -6.BFDB8:=-statistic D5.99:F urbin-atson stat :.B66#rob2=-statistic3 5.555555

0os resultados de las proyecciones de la demanda ve"etativa del SEIN con el+odelo propuesto para el #,I por escenarios' se muestran en la tabla 6 y (i"ura .

>abla 6. #royección de la emanda !e"etativa del SEIN' por escenarios' en ?%

A4o

#royecciónemanda

!e"etativa'Esc. +uy#esimista

#royecciónemanda

!e"etativa'Esc.

#esimista

#royecciónemanda

!e"etativa'Esc. ,ase

#royecciónemanda

!e"etativa'Esc.

Optimista

#royecciónemanda

!e"etativa'Esc. +uyOptimista

95:; 98;B; 98B5; 9F96; 9F;9D 9D6

95:6 9F5;D 9D99; 9DD5 9:58 ;59DD

95:8 9FD;B 98B; 9B68F ;55;D ;;::

95:F 9D8F; 9BBDB ;:99; ;95;: ;F5;6

95:D 9;FF ;:;9 ;;55F ;65;D ;B6;

95: 9B:B; ;9:8 ;6;5 ;F:8 6:BF:

95:B ;556D ;665; ;FD5 ;;D; 68:;B

9595 ;5;9 ;8BB9 ;FB6 65F9: 6;F8

959: ;:F5: ;DF58 65FB5 69B69 8:D;B

9599 ;9;F8 ;B9B 69DD6 686:5 88;58

959; ;;:95 6:5: 66B8 659; 8B5;

9596 ;;F9 69:: 6D98B 85D8B F;5B6

(0000

/0000

50000

40000

30000

Histórico >e:!! Deet!ti.!

Pro6ecció >e:!! Deet!ti.!F EscM%6 Pesi:ist! Pro6ecció >e:!!

Deet!ti.!F Esc Pesi:ist! Pro6ecció

>e:!! Deet!ti.!F Esc B!se

Pro6ecció >e:!! Deet!ti.!F Esc

'ti:ist! Pro6ecció >e:!!

Deet!ti.!F Esc M%6 'ti:ist!

20000

10000

0

1 " ) 1

1 " ) 3

1 " ) 5

1 " ) (

1 " ) "

1 " " 1

1 " " 3

1 " " 5

1 " " (

1 " " "

2 0 0 1

2 0 0 3

2 0 0 5

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2 0 1 1

2 0 1 3

2 0 1 5

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2 0 1 "

2 0 2 1

2 0 2 3



=i". #royecciones de la emanda !e"etativa del SEIN' 95:;-9596 en ?%

;.9 RES"LTADOS DEL PRONOSTICODE LA DEMANDA TOTAL DEL SEIN

A las proyecciones de la emanda!e"etativa se suma las proyecciones

eternas correspondientes a nuevosproyectos- ampliaciones' car"as especialese incorporadas' obtenidas medianteencuestas a las empresascorrespondientes.

As)' los resultados de las #royeccionesde emanda Eléctrica >otal del SEIN en?%' para el %ori&onte 95:;-9596 y por escenarios' se muestran a continuación<

>abla 8 emanda >otal de Ener")aSEIN- ?%

En cuanto a potencia' los resultados delas proyecciones de la demanda total depotencia del SEIN en +' se muestran enla tabla F y (i"ura :5 si"uientes<

>abla F. emanda >otal de #otencia SEIN-+

1/000+

140

00

12000

10000

120000

110000

100000

"0000

?

%

)000

/000

4000

2000

0

M%6 esi:ist! MG Pesi:ist! MG B!se MG 'ti:ist!MGM%6 'ti:ist! MG

)0000

(0000

/0000

50000

40000

30000

20000

10000

0

A4o+uy

#esimista#esimis

ta,ase Optimista

+uyOptimista

95:; 8F: 8D58 8D6F 8B F5B

95:6 8F: F5F8 F69F F88; FB9D

95:8 F9;9 F88: D;: D6F 5:F

95:F FFFF D59 5:F 8D: B9F5

95:D FB:: D69B 6DB B;58 :5:6B

95: D59 DD58 B:;D BB6: :5B65

95:B D99 5;9 BFF8 :58D6 ::D;

9595 D665 ;9D :5:FF ::9:6 :986D959: D8: F:; :5F:9 ::DD8 :;9D

9599 DD:8 B5F :5BD9 :995: :;B5;

959; D8; B9:: ::;89 :9DD8 :6FDD

9596 DBB; B8;9 ::DF5 :;98 :865D

A4o+uy

#esimista

#esimista

,aseOptimis

ta

+uyOptimist

a

95:; ;BFF6 6598 656D5 6:9F6 69F:

95:6 6:86 69BF8 68;68 6F58 6F:8

95:8 66DF 6FB68 89F6B 86:F 8DD8F

95:F 66D; 8:9B 86B F;;6 F5::

95:D 8598B 8;DD: F9D8; FB6F5 D8:DF

95: 8:689 88FD5 FDDB6 D6;D6 ::;6

95:B 89BD9 856F D:9F DB:B D55

9595 865D F55B D8698 ;9 B9B5;

959: 8859; F95: DF99 DB: B:FD

9599 88B5 F;BD6 :5D6 B5;8 :59;F9

959; 8F5B FF5:: ;F85 B69 :5DD:9

9596 8DD68 F:D: F6:9 B;8D ::9D9F

2 0 1 2

3

2 0 1 2

3



M%6

esi:ist! ot!&Pesi:is

t!ot!& B!se ot!&'ti:ist!ot!&

M%6 'ti:ist!

ot!&

=i". :5 #royecciones de la emanda>otal de #otencia del SEIN al 9596

CONCL"SIONES Y RECOMENDACIONES

• Se %a determinado un nuevo modelo

eplicativo y predictivo del #,Imediante (ormulación estocástica A*I+A con análisis de intervención'capturando as) las variaciones detendencia' estacionalidad eirre"ularidades at)picas a lo lar"o del%ori&onte de predicción 95:;-9596.0os

=i". B #royecciones de la emanda >otaldel SEIN 95:;-9596

resultados alcan&ados permitenproyectar al #,I por escenarios base yetremos. 0acalidad predictiva se demuestra mediante

el indicador de error +A#E' 1ue alcan&a

el 5.67/ asimismo la desviaciónpredictiva (rente a modelosconvencionales de investi"ación demercados como los reali&ados por Apoyo Consultin"' 1ue se encuentra enel orden del 5.87.

• #ara un escenario base' las

proyeccionesdel #,I en el %ori&onte predictivo95:;-9596' var)an entre el F7 y 8 7' y unatasa de crecimiento promedio del ordendel 8.:7. 0as proyecciones reali&adaspor Apoyo Consultor)a estiman una tasade crecimiento promedio del 8 7.

• El modelo econométrico

dinámicocalculado para la proyección delademanda ve"etativa del SEIN' basadoen el análisis de cointe"ración' cumpleconlos condicionantes de estacionariedaddelmodelo biecuacional' colinealidad de las

variables eplicativas' especi(icación(uncional' estabilidad de los parámetrosy causalidad unidireccional/ por ende sedemuestra la representatividad delsistema de re"resión bi-ecuacionalcalculado.

• #ara un escenario base se proyecta 1ue

lademanda ve"etativa en el %ori&onte95:;-9596' variará de 9F555 a 6D555 ?%'a una tasa de crecimiento promediode

8.87/ en tanto 1ue la demandatotalvariará de 65555 a F555 ?% conuna tasa promedio del periodo del D.:7. 0a tasa de crecimiento de lademanda total' superior a la tasa de lademanda ve"etativa' eplica la in(luenciade la demanda (utura de las "randes

empresas mineras por concepto de

ampliaciones y nuevos proyectos' noobstante 1ue puede incluir cierto mar"ende incertidumbre debido a las propiasdeclaraciones periódicas de talesempresas en el %ori&onte de proyección.

• En términos de potencia' para el escenariobase se estima un crecimiento de 8D55+ en el 95:; a :9555 + en el 9596'con una tasa de crecimiento promedio enel periodo del orden del F.D7

BIBLIOGRAFIA

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Documents

Proyeccion de La Demanda Electrica Vegetativa Del Sein.desbloqueado