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8/19/2019 Unidad II Psep

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2015

UNEXPO BARQUISIMETO

ING. MSc. EDNA J. LÓPEZ R.

PLANIFICACIÓN DE SISTEMAS

ELÉCTRICOS DE POTENCIA.

UNIDAD II. ESTIMACIÓN DE

LA DEMANDA


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PLANIFICACIÓN DE SISTEMAS ELÉCTRICOS DE POTENCIA.

UNIDAD II. ESTIMACIÓN DE LA DEMANDA 2015

I N G . M S c . E D N A J . L Ó P E Z R Página 1

En el mundo globalizado y con mercados tan competidos como los queenfrentamos hoy, las empresas se ven obligadas a buscar mayor eficiencia en susprocesos de negocio. En este sentido, un tema que actualmente interesa es cómopronosticar con más certeza la demanda de productos o servicios. Cada vez másempresas están redefiniendo y formalizando el proceso de elaboración de

pronósticos para llevar a cabo una mejor planificación de su operación y, por lotanto, un mejor desempeño financiero.

Cuando se elabora un mal pronóstico, la planificación se viene abajo y todas lasáreas de la empresa se vuelven ineficientes. Esto se puede observar directamenteen el bajo desempeño financiero de la empresa. Ventas negadas, excesos deinventarios de productos que no requieren los clientes, reducción de margen alvender con descuentos para lograr los objetivos, costos más altos en las compras,producción y/o distribución para reaccionar a emergencias, etc., estos son lossíntomas. Pronosticar la demanda con buena exactitud normalmente no es fácil.No existen recetas de cómo hacerlo y cada empresa tiene que determinar la mejorforma de elaborar sus pronósticos.

El tema de pronosticar es extenso y requiere de técnicas para cada situación. Porejemplo, pronosticar productos de alta rotación requiere diferentes técnicas quepronosticar productos de bajo movimiento o de demanda intermitente. Pronosticarla demanda de productos nuevos requiere consideraciones diferentes. Por otrolado, en ciertas ocasiones es conveniente pronosticar agrupando productossimilares y en ciertas ocasiones por canal de venta o por marca.

En ciertas ocasiones el uso de herramientas estadísticas es de muy buena ayuday en otras ocasiones es mejor elaborar pronósticos en colaboración con losclientes. Si el éxito de la planificación depende de pronósticos certeros, entonceses conveniente revisar cómo se elaboran los pronósticos en su empresa ydeterminar si es posible mejorar la exactitud.

Un buen comienzo para mejorar la exactitud de los pronósticos es entender losfactores que influyen en el comportamiento de la demanda y tener mejor idea dequé ofrecen las diferentes técnicas de pronósticos.

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DEMANDA.

La demanda se define como la cantidad ycalidad de bienes y servicios que puedenser adquiridos en los diferentes precios del

mercado por un consumidor (demandaindividual) o por el conjunto deconsumidores (demanda total o demercado). La demanda es una funciónmatemática. La demanda puede serexpresada gráficamente por medio de lacurva de la demanda.

La demanda tiene dos fuentes básicas: lademanda dependiente y la demanda independiente. La demanda dependiente esla demanda que depende de otros productos o servicios. Este tipo de demandainterna no requiere de pronóstico alguno, sino simplemente una tabulación. Lademanda independiente es aquella que no se deriva directamente de la de otrosproductos.

Una empresa no puede hacer gran cosa respecto a la demanda dependiente, sólopuede limitarse a satisfacerla. Sin embargo, si la empresa quiere, puede hacermucho respecto de la demanda independiente. Por ejemplo, la empresa puede:

1. Adoptar un papel activo para influir en la demanda.2. Adoptar un papel pasivo y limitarse a responder de acuerdo a la demanda.

Para administrar la demanda dependiente, la independiente, la activa y la pasivase necesita de una gran coordinación. Estas demandas tienen origen interno yexterno: surgen del marketing por las ventas de productos nuevos, de serviciosprestados a productos debido a la reparación de partes de productos vendidospreviamente, de los almacenes de las fábricas para resurtir mercancía y deproducción para suministrar artículos.

En casi todos los casos podemos separar la demanda de productos o servicios enseis componentes: la demanda promedio de un periodo, la tendencia, el elementoestacional, los elementos cíclicos, la variación aleatoria y la correlación propia.

PATRONES DE DEMANDA.

1. Horizontal, o sea, la fluctuación de los datos en torno de una media constante.2. De tendencia, es decir, el incremento o decremento sistemático de la media de

la serie a través del tiempo.3. Estacional, o sea, un patrón repetible de incrementos o decrementos de la

demanda, dependiendo de la hora del día, la semana, el mes o la temporada;

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4. Cíclico, o sea, una pauta de incrementos o decrementos graduales y menosprevisibles de la demanda, los cuales se presentan en el curso de periodos detiempo más largos (años o decenios); y

5. Aleatorio, es decir, una serie de variaciones imprevisibles de la demanda.

DEMANDA ELÉCTRICA

Es la carga promediada sobre un intervalo detiempo determinado. Se expresa en lasmismas unidades de la carga, haciendomención al período sobre el cual se promedia.


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PRONÓSTICO DE LA DEMANDA

El análisis histórico del comportamientode la demanda se realiza para estudiar laevolución del pasado a fin de pronosticar

el comportamiento futuro, con un margenrazonable de seguridad. No solamente esextrapolar una tendencia, sino estudiarlos posibles factores que afectan esatendencia.

FACTORES QUE AFECTAN LA DEMANDA

Cambios en las políticas económicas Cambios en las características del producto o servicio Cambios en la estructura de la población

Coyunturas Internacionales

PRONÓSTICO DE LA DEMANDA ELÉCTRICA.

La importancia de las predicciones en el campo de la demanda eléctrica surgeobviamente de la incertidumbre que se produce a una magnitud referida al futuro.Dicha predicción ayuda a la determinación de si se va a producir una carencia decapacidad generadora (que tendrá como consecuencia, la construcción de nuevascentrales eléctricas o simplemente puede producir la adopción de medidasconservadoras de energía) o por el contrario, si en el futuro existirá un exceso deoferta con lo cual sería aconsejable la no utilización de todo el parque eléctrico ya

existente. Se necesita al menos una década para laplanificación y construcción de una nuevaplanta de generación eléctrica, una previsióncorrecta de la demanda eléctrica será unrequisito imprescindible para el cumplimientode los objetivos previstos de calidad yfiabilidad del servicio, debido a que cada vezes mayor la dependencia de la electricidad yesto implica mayores problemas causados alos consumidores si se producen deficiencias

en el suministro eléctrico.Por tanto, la previsión de la demanda es unaactividad que se convierte en esencial en lossuministradores de energía eléctrica. Sin una

adecuada planificación y representación de las necesidades en un futuro, losproblemas de exceso o de insuficiencia pueden causar un incremento en loscostes sorprendentes. La correcta previsión de esta demanda va a suponer un


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papel importantísimo en las decisiones de una compañía eléctrica con respecto ala energía producida.

Existen al menos tres motivos que justifican el hecho de modelar la demandaeléctrica. El primero de ellos, es que el suministro fiable de la energía es vital para

el funcionamiento de la economía actual. En segundo lugar, la ampliación de lossistemas de suministro requiere años de planificación. Y por último, las inversiones

que se requieren para este tipo de sistemas son muy intensivas en capital, queincluso en algunos países, representa una importante proporción de su PIB.

Por último, señalar que los índices habituales de fiabilidad eléctrica van a permitirmedir la probabilidad de que el servicio requerido sea prestado, y por tanto que losprogramas de planificación en el sector eléctrico sean basados principalmente enlas predicciones que se hacen en horas punta y energía demandada en esospuntos.

La predicción de la demanda de electricidad se realiza para horizontes de corto,mediano y largo plazo. En el corto plazo el pronóstico se basa en los datoshistóricos de demanda diaria y factores climáticos.El mediano plazo corresponde al pronóstico a partir de la demanda histórica deelectricidad, y la predicción de algunas variables explicativas como el crecimientode la economía o el clima. Finalmente, el largo plazo abarca un horizonte de hastadiez años; la predicción de la demanda en el largo plazo es usada para laplaneación y expansión de la generación y de la transmisión; los datos usadospara este pronóstico son la demanda anual, el precio de la electricidad, el preciode productos sustitutos, la evolución demográfica e indicadores económicos, entreotros.

Dependiendo del tipo de agente del mercado, la predicción de la demanda se justifica por las razones enunciadas a continuación:

• Para los generadores: El pronósticode demanda en el corto plazo permitedefinir la cantidad de energía agenerar (ofertar) para el día siguiente,programar la operación de unidades yfijar el precio de oferta de laelectricidad en el mercado spot. En elmediano plazo es un insumofundamental para la definición deplanes de mercadeo y ventas encontratos, y análisis de la evolucióndel mercado. En el largo plazo,permite detectar los periodos para loscuales existen excesos y faltantes de capacidad de generación con el fi n deplanificar las inversiones en la expansión del sistema de generación y adoptarmedidas de conservación de la energía; en el largo plazo, este es un problema


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fundamental debido a que la construcción de una nueva planta generadores puedetomar varios años, afectando la confiabilidad del suministro de energía eléctrica.

• Para los distribuidores ytransmisores: En el corto

plazo, permite realizar elmonitoreo del comportamientode la red con el fin deidentificar puntos críticos queen el futuro pueden llevar agrandes fallas. Se utiliza en elmediano plazo para elplaneamiento de losmantenimientos del sistema.Es un insumo fundamentalpara definir el programa de

expansión del sistema de transmisión en el largo plazo.

• Para los comercializadores: En el mediano y largo plazo, es un insumofundamental para el análisis del comportamiento del mercado y la definición de losplanes estratégicos y operativos para la comercialización de la electricidad.• Para el operador del mercado: En el corto plazo es un insumo fundamental parala programación y operación de las unidades de generación, minimizando losajustes del programa de operación en tiempo real, con el fin de evitar lossobrecostos en la producción de la electricidad.

CARACTERÍSTICAS GENERALES DE LAS SERIES DE DEMANDA DEELECTRICIDAD.

Las series de demanda de electricidad presentan características particulares quese han identificado en diferentes estudios:• Las series de demanda que presentan fuertes patrones cíclicos de periodicidadanual, mensual, semanal, diaria y horaria; además, es afectada por eventosatípicos como la presencia de días festivos.• El consumo de electricidad varía de acuerdo con la estación del año, el día de lasemana y la hora del día.Los mayores consumos se presentan durante los días laborales y en las horaspico como son las 12:00 h y 19:00 h.• Su evolución en el corto, mediano y largo plazo está influenciada por eventosclimáticos extremos como el fenómeno de El Niño o La Niña; y por factoreseconómicos como el crecimiento del PIB, los precios de energía o el crecimientode la población.


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Factores geográficos. Las características de consumo de energía eléctrica deuna zona de consumo varían con la temperatura, humedad y velocidad de viento,las cuales son distintas para cada estación del año y zona geográfica donde seencuentre. Todos los factores climáticos afectan la demanda de electricidad peroentre todos la temperatura es el más relevante debido a que los consumidorestienen comportamientos diferentes dependiendo de esta variable, es decir, en

ciudades calurosas se incrementa el uso de aire acondicionado, ventiladores yrefrigeradores mientras que en ciudades frías existe una mayor utilización decalentadores de agua y calefacción, incrementándose el consumo de electricidaden verano o invierno respectivamente.

Clima. Como antes se han mencionado los factores climáticos inciden elcomportamiento de la demanda de electricidad. Venezuela es un país que seencuentra en el trópico por lo que no desarrolla estaciones climáticas, pero surelieve le permite diversas temperaturas.

La causa de mayor variabilidad climática en el país se debe al fenómeno conocido

como "el Niño" y su fase opuesta "la Niña". “El Niño” es un evento de naturalezamarina y atmosférica que consiste en un calentamiento anormal de las aguassuperficiales en el pacífico tropical central y oriental frente a las costas del norte dePerú, Ecuador y sur de Colombia, que dependiendo de la intensidad alcanzadapuede afectar el clima mundial; este fenómeno se presenta entre cada dos y sieteaños.En el caso Venezolano, en general, los períodos lluviosos tienden a atenuarse y elseco a intensificarse. Su duración, en promedio, es de doce meses, aunque han


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sido registrados fenómenos más cortos (siete meses) y más largos (28 meses). Enconsecuencia este fenómeno disminuye los aportes hídricos afectando así ladisponibilidad de caudal en las centrales y por consiguiente en la generación deenergía eléctrica en el país que principalmente está compuesta por centraleshidroeléctricas. Por ende el Sector Eléctrico Venezolano debe establecer medidas

que permitan mantener el abastecimiento de energía eléctrica en el país, sinincurrir en el riesgo de racionamiento.“La Niña” se produce como resultado del “enfriamiento de las aguas del OcéanoPacífico Tropical. Dicho enfriamiento genera un aumento considerable en laslluvias, especialmente en las regiones Andina y Caribe.

Hábitos de consumo. Este factor abarca el comportamiento de la población encuanto al consumo de electricidad debido a la carencia de cultura de ahorro oconsumo eficiente del servicio, frecuencia de utilización de electrodomésticos,dispositivos de cómputo y comunicación principalmente, también incluye lasconductas adoptadas por los consumidores en días festivos, laborales, fines desemana, fines de semana con festivos, semana santa o vacaciones

Utilización de terrenos. Este aspecto es importante pues se parte del hecho queal construirse o utilizarse más terrenos entonces habrá un incremento de lademanda de electricidad, en este factor se relacionan los datos de oferta ydemanda del suelo para urbanizaciones, parques, avenidas, centros comercialesentre otros y posteriormente se transforma en información de demanda eléctrica, através de curvas de carga características.Entre los métodos de pronóstico de demanda de energía eléctrica se encuentra,un método que utiliza el uso de la Tierra para determinar la demanda futura deelectricidad.

Planes municipales. El consumo de electricidad de una zona está influenciadopor estos planes pues en ellos se dispone el plan de ordenamiento territorial de losasentamientos humanos en el municipio, y en este sentido se nota la influenciaque estos tienen en el incremento del consumo de la energía eléctrica, estarelación fue antes descrita en el uso de terrenos, también influye la intervencióngubernamental en la ampliación del sistema eléctrico existente o creación denuevas centrales generadoras.

Planes Industriales. La electricidad es el recurso energético más utilizado por laindustria en comparación con las demás fuentes de energía como el carbón, elpetróleo y sus derivados, etc. Para muchos sectores industriales, la electricidadrepresenta cerca o más del 50% del consumo energético, por ende, el pronósticode demanda de electricidad debe incluir el comportamiento del sector industrial deuna zona o región teniendo en cuenta la puesta en marcha de nuevas plantasindustriales y/o la expansión de las ya existentes.

Planes de Desarrollo Comunitario. Los planes de desarrollo comunitario sonproyectos originados en la comunidad en pro de la transformación y evoluciónsocioeconómica de la misma, desde esta plataforma se impulsan programas


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turísticos, creación de empresas, fortalecimiento de infraestructura entre otros y deallí nace la relación intrínseca con el consumo de electricidad que dichosprogramas propiciarían.

Densidad de carga. Este parámetro nos indica cuánta es la carga por unidad de

área. Es frecuentemente útil para medir las necesidades eléctricas de un áreadeterminada. Se puede medir en kVA por metro cuadrado y se define como lacarga instalada por unidad de área; el término voltio-amperio por pie cuadrado esusado también al referirse a la densidad de la carga, sin embargo, es limitado aedificios comerciales o plantas industriales. Conociendo la densidad de carga y elárea de la sección en estudio, se puede conocer el valor de la carga instalada.

Crecimiento demográfico. En la medida en que aumenta la población, seincrementa el número de consumidores de electricidad quienes requieren del usode la misma para sus electrodomésticos y dispositivos electrónicos. Además, estecrecimiento demográfico incide en el aumento de fabricación de productos engeneral, para satisfacer la demanda de los mismos y en esta misma relación seincrementa el consumo de energía eléctrica dado que estos precisanmayoritariamente de este recurso en su proceso de elaboración.

Datos históricos. La información histórica es de vital importancia en la proyecciónde demanda de electricidad pues con estos podemos generar patrones deconsumo, analizar su comportamiento año tras año y proyectarlo al futuro.

PIB / Nivel Socioeconómico. Existe una relación positiva entre PIB y el consumode electricidad, esta relación se debe no solamente a que el crecimiento del PIBinduce a un aumento en la demanda de electricidad, al incrementarse elequipamiento de los hogares, aumentando la cantidad de electrodomésticos ,dispositivos electrónicos y la frecuencia de utilización de los mismos. Elcrecimiento económico implica un mayor nivel de producción industrial con el finde satisfacer la demanda de los consumidores de bienes o servicios. En este casoel “efecto multiplicador” se refiere al hecho que la demanda de bienes o serviciospor el sector eléctrico a otros sectores impulsa a su vez la demanda de bienes yservicios por las empresas de estos otros sectores.

Tarifas. Para los usuarios regulados o residenciales este factor es indiferentepuesto que el consumo es del orden de los cientos de kWh y están obligados apagar la energía según la tarifa dispuesta por la empresa de energía y regulada,caso contrario sucedería con usuarios no regulados que por el hecho de tener unademanda promedio mensual de potencia o energía mayor a un valor establecidopudieran negociar libremente la tarifa de suministro de electricidad con elcomercializador que desee, dichas tarifas no están reguladas sino que sonacordadas mediante un proceso de negociación entre el consumidor y elcomercializador.


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PRONÓSTICO O ESTIMACIÓN

El pronóstico no es una predicción de lo que irremediablemente pasará en elfuturo. Un pronóstico es información con cierto grado de probabilidad de lo que

pudiera pasar. La probabilidad de éxito, está enfunción directa de la elaboración de lospronósticos. Dicho de otra forma, el resultadode la planificación y operación de la empresaestá directamente ligada a la certeza de lospronósticos.

Para pronósticos de negocios las mejoresprácticas sugieren una combinación detécnicas cuantitativas y cualitativas, es decir,pronósticos estadísticos como base para iniciarel proceso de validación de los pronósticos definitivos. Se ha comprobado que lastécnicas estadísticas de pronósticos son muy útiles, ya que cuantifican de maneramuy exacta ciertos componentes de la demanda como tendencia, patrones deestacionalidad o de eventos.

El ser humano tiene la capacidad de analizar muchas variables que sería muydifícil establecer en un modelo estadístico, sin embargo, está limitado en lacantidad de pronósticos que puede analizar, es inconsistente y adicionalmente enmuchas ocasiones las estimaciones presentan sesgos motivados por influenciasde estado de ánimo, optimismo o incluso influencias derivadas por la presión.

PRONÓSTICO es la estimación de un acontecimiento futuro que se obtieneproyectando datos del pasado que se combinan sistemáticamente, o sea querequieren técnicas estadísticas y de la ciencia administrativa.

PREDICCIÓN es la estimación de un acontecimiento futuro que se basa enconsideraciones subjetivas, diferentes a los simples datos provenientes delpasado, las cuales no necesariamente deben combinarse de una manerapredeterminada, es decir se basan en la habilidad, experiencia y buen juicio de laspersonas.

LOS PRONÓSTICOS Y LA PLANIFICACIÓN.

El papel de los directivos y gerentes es administrar los elementos del negocio queconducen al logro de los objetivos. De una u otra manera los directivos

“presienten” lo que pasará. Sinembargo, en la mayoría de lasocasiones, sus decisiones sonmucho mejores si se apoyan encifras cuantificadas por unaherramienta estadística ya que de

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esta manera se parte de una cifra base más conservadora. Por otro lado, cada vezes más necesario diferenciar las demandas de los clientes de un mismo producto,lo que requiere más tiempo y argumentos.

Quien elabora los pronósticos debe considerar las actividades planificadas como

cambios de precios o, incluso, si hubo algún evento extraordinario en la historiareciente que pueda desviar fuertemente las estimaciones. Dejar esto a la memoriaseguramente causará que nuestros pronósticos sean menos exactos. Actualmentelas empresas están implantando alguna forma de documentar la historia paramedir los impactos de los eventos y considerarlos o no como parte del pronósticosi se realizaran nuevamente.

La finalidad de los pronósticos es predecir el desarrollo futuro (de un sistema, desus entornos etc.) para ayudar a la toma de decisiones (de planificación) sobremedidas de apoyo, contramedidas u otras acciones que influyan, en mayor omenor grado, sobre la tendencia del objeto planificado.

ELEMENTOS DEL PRONÓSTICO.

El pronóstico consta, por lo menos, de los siguientes elementos:

Estado futuro del objeto (a predecir). Leyes o regularidades generales que permiten

la predicción calculada de los estados futurosdel objeto.

Las condiciones de aplicación (la predicción se

restringe a una serie de situaciones biendefinidas).

UTILIDAD Y CARACTERÍSTICAS DE LOS PRONÓSTICOS

En las organizaciones los pronósticos se utilizan para tres propósitos importantes :

Decidir si la demanda es suficiente para justificar la entrada al mercado.

Determinar las necesidades a largo plazo

de la capacidad para el diseño deinstalaciones. Determinar las fluctuaciones a corto plazo

en la demanda para la planificación de laproducción, la programación de la fuerzade trabajo, la planificación de losmateriales y otras necesidades.

http://www.google.co.ve/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0CAcQjRxqFQoTCJPl-77AhsYCFQOLDQodaasA_g&url=http://wasanga.com/tiratesinmiedo/que-es-tirate-sin-miedo/vision-en-tirate-sin-miedo/&ei=SOZ4VZOhO4OWNunWgvAP&bvm=bv.95277229,d.eXY&psig=AFQjCNFZvfDlPDwI8PLchPYl8zHEZbZz2g&ust=1434072970108791http://www.google.co.ve/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0CAcQjRw&url=http://metropoli2010.blogspot.com/&ei=MK5zVZydKoWdgwTw7YHABw&bvm=bv.95039771,d.cGU&psig=AFQjCNG_No9oGjM4DWPnJFM__tGRSfQQAw&ust=1433729085778635http://www.google.co.ve/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0CAcQjRxqFQoTCJPl-77AhsYCFQOLDQodaasA_g&url=http://wasanga.com/tiratesinmiedo/que-es-tirate-sin-miedo/vision-en-tirate-sin-miedo/&ei=SOZ4VZOhO4OWNunWgvAP&bvm=bv.95277229,d.eXY&psig=AFQjCNFZvfDlPDwI8PLchPYl8zHEZbZz2g&ust=1434072970108791http://www.google.co.ve/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0CAcQjRw&url=http://metropoli2010.blogspot.com/&ei=MK5zVZydKoWdgwTw7YHABw&bvm=bv.95039771,d.cGU&psig=AFQjCNG_No9oGjM4DWPnJFM__tGRSfQQAw&ust=1433729085778635http://www.google.co.ve/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0CAcQjRxqFQoTCJPl-77AhsYCFQOLDQodaasA_g&url=http://wasanga.com/tiratesinmiedo/que-es-tirate-sin-miedo/vision-en-tirate-sin-miedo/&ei=SOZ4VZOhO4OWNunWgvAP&bvm=bv.95277229,d.eXY&psig=AFQjCNFZvfDlPDwI8PLchPYl8zHEZbZz2g&ust=1434072970108791http://www.google.co.ve/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0CAcQjRw&url=http://metropoli2010.blogspot.com/&ei=MK5zVZydKoWdgwTw7YHABw&bvm=bv.95039771,d.cGU&psig=AFQjCNG_No9oGjM4DWPnJFM__tGRSfQQAw&ust=1433729085778635http://www.google.co.ve/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0CAcQjRxqFQoTCJPl-77AhsYCFQOLDQodaasA_g&url=http://wasanga.com/tiratesinmiedo/que-es-tirate-sin-miedo/vision-en-tirate-sin-miedo/&ei=SOZ4VZOhO4OWNunWgvAP&bvm=bv.95277229,d.eXY&psig=AFQjCNFZvfDlPDwI8PLchPYl8zHEZbZz2g&ust=1434072970108791http://www.google.co.ve/url?sa=i&rct=j&q=&esrc=s&source=images&cd=&cad=rja&uact=8&ved=0CAcQjRw&url=http://metropoli2010.blogspot.com/&ei=MK5zVZydKoWdgwTw7YHABw&bvm=bv.95039771,d.cGU&psig=AFQjCNG_No9oGjM4DWPnJFM__tGRSfQQAw&ust=1433729085778635


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Los pronósticos se utilizan para apoyar a la toma de decisiones por parte de lasGerencias interesadas, se entrega un pronóstico para proveer con informacióncongruente y exacta, la cual se calcula utilizando modelos matemáticos depronóstico, datos históricos del comportamiento de las ventas y el juicio de losejecutivos representantes de cada departamento involucrado de la empresa.

Los pronósticos se utilizan para acercarnosinformación futura y con ella elaborar un plande acción, de ahí que las características de unpronóstico sean:

Todas las situaciones en que se requiereun pronóstico, tratan con el futuro y eltiempo este directamente involucrado. Así,debe pronosticarse para un puntoespecífico en el tiempo y el cambio de ese

punto generalmente altera el pronóstico. Otro elemento siempre presente ensituaciones de pronósticos es la incertidumbre. Si el administrador tuvieracerteza sobre las circunstancias que existirán en un tiempo dado, la preparaciónde un pronóstico seria trivial.

El tercer elemento, presente en grado variable en todas las situacionesdescritas es la confianza de la persona que hace el pronóstico sobre lainformación contenida en datos.

PROCEDIMIENTO DE PRONÓSTICOS.

Todos los procedimientos formales de pronóstico comprenden la extensión de lasexperiencias del pasado al futuro incierto. De ahí la suposición de que lascondiciones que generaron los datos anteriores son indistinguibles de lascondiciones futuras, con excepción de aquellas variables reconocidas de maneraexplícita por el modelo de pronóstico. Por ejemplo, si se está pronosticando elíndice de desempeño de los empleados en el trabajo, usando sólo comopronóstico la calificación del examen de admisión, se asume que el índice dedesempeño en el trabajo de cada persona se afecta sólo por dicho examen.Considerando que la suposición de pasado y futuro indistinguibles no se cumple,resultarán pronósticos imprecisos, a menos que se modifiquen a juicio de quien sepronostica.

La aceptación de que las técnicas de pronósticos funcionan sobre datosgenerados en sucesos históricos pasados conduce a la identificación de cuatropasos en el proceso de pronóstico:

1. Recopilación de datos2. Reducción o condensación de datos

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3. Construcción del modelo4. Extrapolación del modelo

El paso 1 sugiere la importancia de obtener datos adecuados y asegurarse queson correctos. Con frecuencia este paso es el mayor reto de todo el proceso de

pronóstico y el más difícil de controlar, ya que los pasos siguientes se efectúansobre los datos, sean o no relevantes para el problema en cuestión. Siempre quese hace necesario obtener datos pertinentes en una organización, abundan losproblemas de recopilación y control de calidad.

El paso 2, la reducción de datos con frecuencia es necesaria ya que en procesode pronóstico es posible tener muchos o muy pocos datos. Algunos datos puedenno ser pertinentes al problema, por lo que reducirían la precisión del pronóstico.Otros datos pueden ser los adecuados, pero sólo en ciertos periodos históricos.Por ejemplo, en el pronóstico de ventas de automóviles compactos en Europa,podría desearse emplear sólo datos de ventas de automóviles a partir del embargopetrolero de la década de 1970, en vez de datos de los últimos 50 años.

El paso 3, la construcción del modelo, implica ajustar los datos reunidos en unModelo de pronóstico que sea el adecuado para minimizar el error del pronóstico.Entre más sencillo sea el modelo, será mejor para lograr la aceptación del procesopor parte de los gerentes que toman las decisiones en la empresa. Con frecuenciase debe establecer un balance entre un enfoque de pronóstico complejo queofrezca ligeramente más precisión y un enfoque sencillo que sea fácil de entendery ganar el apoyo de quienes toman las decisiones, de manera que lo utilicenefectivamente. Es obvio que los elementos de juicio forman parte de este procesode selección.

El paso 4 consiste en la extrapolación en sí del modelo de pronóstico, lo cualocurre una vez que se recolectaron y tal vez redujeron, los datos adecuados y quese seleccionó un modelo de pronóstico apropiado. Es común que quien realizó elpronóstico revise la precisión del proceso mediante el pronóstico de periodosrecientes de los que se conocen los valores históricos reales. Es entonces cuandose observan los errores de pronóstico y se resumen de algún modo. CiertosProcedimientos de pronósticos, suman los valores absolutos de los errores ypueden reportar esta suma, o dividirla entre el número de intentos de pronósticopara obtener el error de pronóstico promedio. Otros procedimientos obtienen lasuma de cuadrados de los errores, que se compara luego con cifras similares demétodos de pronóstico alternativos. Algunos procedimientos también rastrean yreportan la magnitud de los términos de error sobre el período de pronóstico. Elexamen de los patrones de error conduce con frecuencia al analista a lamodificación del procedimiento de pronóstico, el cual genera después pronósticosmás precisos.


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MÉTODOS DE PRONÓSTICO Y MODELOS COMUNES.

MÉTODOS DE PRONÓSTICOS

1. Métodos cualitativos

2. Métodos cuantitativos3. Métodos Causales

Características de los Métodos Cualitativos.

Generalmente se basan en juicios o en factores causales relacionados con unproducto o servicio en particular.

No requiere datos históricos, por lo que son útiles para nuevos productos oservicios.

Los enfoques varían en sofisticación desde encuestas conducidascientíficamente a pura intuición.

El enfoque apropiado depende de la etapa del ciclo de vida en que el productose encuentre.

Tipos de Métodos Cualitativos

Raíz de Pasto “Grass Roots”. Deriva un pronóstico reuniendo información de laspersonas que están en un extremo de la jerarquía y que se ocupan de aquelloque se pronosticará.

Investigación de mercado. Reúne datos por distintos medios (encuestas,entrevistas, etc.) a efecto de comprobar hipótesis sobre el mercado. Utilizada

normalmente para pronosticar ventas de productos nuevos y ventas a largoplazo. Consenso de jurado. Intercambio franco y libre en juntas. La idea es que la

discusión del grupo producirá mejores pronósticos que los de cualquierindividuo. Los participantes pueden ser gerentes, vendedores o clientes.

Analogía histórica. Relaciona lo que se pronostica con un elemento similar. Esimportante para planear productos nuevos porque se puede derivar unpronóstico empleando el historial de un producto similar.

Método Delphi. Un grupo de expertos contesta un cuestionario. Un moderadorcompila los resultados y prepara otro cuestionario que también le presenta algrupo. Así, el grupo pasa por un proceso de aprendizaje debido a que recibe

nueva información y a que nadie está sujeto a influencia alguna por presión delgrupo ni de personas dominantes.

Características de los Métodos Cuantitativos

Se basan en la suposición de que las fuerzas que generaron la demanda en elpasado, generaran la demanda futura.


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El análisis de los patrones de demanda en el pasado proveen una buena basepara pronosticar la demanda en el futuro.

La mayor parte de los métodos cuantitativos pertenecen a esta categoría. Series de tiempo Serie de datos y periodo

Patrón recurrente a través del tiempo Explicativos El valor de cierta variable es función de una o más variables. Mayor cantidad de datos

Tipos de Métodos Cuantitativos.

Análisis de series de tiempo. Se basa en la idea de que podemos usar lahistoria de los hechos ocurridos para prever el futuro.

Promedio móvil simple. Se obtiene el promedio de un periodo específico quecontiene una serie de datos dividiendo la suma de los valores de éstos entre el

número de valores. Por lo tanto, cada uno tiene la misma influencia. Promedio móvil ponderado. Se ponderan puntos específicos, adjudicándoles

mayor o menor valor que a otros, según los aconseje la experiencia. Método exponencial suavizado. Se ponderan los puntos de datos recientes con

un valor más alto, y su peso va disminuyendo exponencialmente a medida quelos datos envejecen.

Análisis de regresión. Se adapta una línea recta a los datos del pasado,normalmente relacionando el valor de los datos con el tiempo. La técnica máscomún de adaptación es la de los cuadrados mínimos.

Técnica de Box Jenkins. Es una técnica muy complicada, pero aparentementeresulta la más exacta, en términos estadísticos, de todas las que existen.

Relaciona un tipo de modelo estadístico con los datos y adapta el modelo a laserie de tiempo empleando la distribución bayesiana posterior.

Series de tiempo Shiskin. También llamada X-11. Fue desarrollada por JuliusShiskin, de la oficina del Censo de EE.UU. Constituye un método eficaz paradescomponer una serie de tiempo en estacional, tendencias e irregular.Requiere un mínimo de tres años de historia. Es muy buena para identificarpuntos de inflexión, sobre todo en las ventas de la compañía.

Proyecciones de tendencias. Aplica una línea matemática de tendencias a lospuntos de datos y los proyecta al futuro.

Características de los Métodos Causales.

Tratan de entender el sistema básico en torno al elemento que será pronosticado.Por ejemplo, las ventas pueden ser afectadas por la publicidad, la calidad y loscompetidores.

Análisis de regresión. Es parecido al método de los cuadrados mínimos en lasseries de tiempo, pero puede contener muchas variables. Su base es que elpronóstico se deriva de otros hechos que han ocurrido.


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Modelos econométricos. Tratan de describir algún sector de la economíamediante una serie de ecuaciones interdependientes.

Modelos de insumos/productos. Se concentran en las ventas que cada industriahace a otras empresas y gobiernos. Indican los cambios en las ventas que unaindustria productora puede esperar debido a las compras realizadas por otra

industria. Indicadores líderes. Representan estadísticas que se mueven en la misma

dirección que la serie que se está pronosticando, pero que se mueven antesque la serie; por ejemplo, un incremento en el precio de la gasolina que indicauna disminución futura en la venta de autos grandes.

Uso de la Tierra: Determinación de la demanda eléctrica futura considerando eldesarrollo urbanístico en el área de servicio de la empresa, previsto por losorganismos competentes

MÉTODOS DE PRONÓSTICOS UTILIZADOS POR CORPOELEC LARA PARA

LA ESTIMACIÓN DE LA DEMANDA ELÉCTRICA.

Para la elaboración de las proyecciones de Demanda y Energía Corpoelec-Larautiliza modelos de series de tiempo y modelos de uso de la tierra.

En los modelos de serie de tiempo la historia de la variable a proyectar es elprincipal insumo. Estos modelos permiten captar y reproducir el patrón estadísticode las series temporales analizadas.

Existen diversos métodos para estudiar y elaborar proyecciones a partir de lasseries de tiempo. En especial se utilizan dos metodologías: una de ellas consiste

en modelos tendenciales, desestacionalizando la serie previa a la proyección, yestacionalizándola una vez obtenido el resultado del modelo seleccionado; el otromodelo utilizado es el de suavización exponencial, debido a que se tienen seriesde las que no se dispone de datos suficientes para elaborar los modelostendenciales.

SERIES DE TIEMPO

Por serie de tiempo nos referimos a datos estadísticos que se recopilan, observano registran en intervalos de tiempo regulares (diario, semanal, semestral, anual,entre otros). El término serie de tiempo se aplica por ejemplo a datos registrados

en forma periódica que muestran, por ejemplo, las ventas anuales totales dealmacenes, el valor trimestral total de contratos de construcción otorgados, el valortrimestral del PIB.

Para llevar a cabo un análisis de este tipo, primero se deben identificar loscomponentes de la serie de tiempo, después aplicar las técnicas estadísticas para suanálisis y, finalmente, hacer las proyecciones o pronósticos de eventos futuros.


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Componentes de la serie de tiempo.

Supondremos que en una serie existen cuatro tipos básicos de variación, loscuales sobrepuestos o actuando en concierto, contribuyen a los cambiosobservados en un período de tiempo ydan a la serie su aspecto errático. Estascuatro componentes son: Tendenciasecular, variación estacional, variacióncíclica y variación irregular o aleatoria.Supondremos, además, que existe unarelación multiplicativa o aditiva entreestas cuatro componentes; es decir,cualquier valor de una serie es elproducto o la suma de factores que sepueden atribuir a las cuatrocomponentes.

Y = T x C x E x I (Modelo Multiplicativo)

Y = T + C + E + I (Modelo Aditivo)

La tendencia es la componente general a largo plazo y se suele expresar comouna función del tiempo de tipo polinómico o logarítmico, por ejemplo Tt = α0 + α1t+ α2t2 + …

Las variaciones estacionales son oscilaciones que se producen, y repiten, en

períodos de tiempo cortos. Pueden estar asociadas a factores dinámicos, porejemplo la ocupación hotelera, la venta de prendas de vestir, de juguetes, etc.,cuya evolución está claramente ligada a la estacionalidad climática, vacacional,publicitaria, etc.

Las variaciones cíclicas se producen a largo plazo y suelen ir ligadas a etapas deprosperidad o recesión económica. Suelen ser tanto más difíciles de identificarcuanto más largo sea su período, debido, fundamentalmente, a que el tiempo derecogida de información no aporta suficientes datos, por lo que a veces quedaránconfundidas con las otras componentes o tendencias estacional e irregular. Unejemplo de este tipo de variación son los ciclos comerciales cuyos períodos

recurrentes dependen de la prosperidad, recesión, depresión y recuperación, lascuales no dependen de factores como el clima o las costumbres sociales.

Variación Aleatoria o Irregular: Esta se debe a factores a corto plazo, imprevisiblesy no recurrentes que afectan a la serie de tiempo. Como este componente explicala variabilidad aleatoria de la serie, es impredecible, es decir, no se puede esperarpredecir su impacto sobre la serie de tiempo. Existen dos tipos de variaciónirregular: a) Las variaciones que son provocadas por acontecimientos especiales,


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fácilmente identificables, como las elecciones, inundaciones, huelgas, terremotos.b) Variaciones aleatorias o por casualidad, cuyas causas no se pueden señalar enforma exacta, pero que tienden a equilibrarse a la larga.


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Un ejemplo de cómo se observan las tendencias se encuentra en este Gráfico dondese observa una tendencia en cuanto al crecimiento de la demanda que va de 1991 a2008; ello nos da un patrón del comportamiento de esta serie de tiempo; ahora sólofaltaría analizar detalladamente con el método de mínimos cuadrados.

Para el caso de tendencias a largo plazo, su comportamiento se ajusta a una línearecta, llamada por esta razón línea de tendencia, es decir, se aproxima a unaecuación de recta, que recibe el nombre de ecuación de tendencia y que es de laforma:

y = a + bt

donde:

y= valor proyectado, estimado o pronosticado de la variable y.a= punto donde la recta corta al eje y.

b= la pendiente de la recta de tendencia.t= cualquier valor de tiempo seleccionado.

Cuyos coeficientes se calculan con ayuda del método de mínimos cuadrados a travésde las siguientes fórmulas:


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Ejemplo: Cálculo de la Tendencia a través de Mínimos Cuadrados

En la siguiente tabla se encuentran los datos de las ventas de los últimos cincoaños de una empresa del ramo de alimentos:

a. Graficar los datosb. Determinar la ecuación de tendencia e interpretarlac. Trazar la recta de tendenciad. Pronosticar las ventas para los siguientes dos años e interpretar el

resultado

a. Con los datos que se tienen se obtiene la siguiente gráfica:


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b. Para determinar los coeficientes de la ecuación se debe construir una tabla con losdatos necesarios:

Se sustituyen los valores en las fórmulas respectivas:

y habiendo calculado los coeficientes, entonces la Ecuación de Tendencia queda:

y = 6.1 + 1.3t

Ahora se interpreta de la siguiente manera

Las ventas se expresan en millones de pesos, el origen o año 0, es 2003 y taumenta una unidad por año. El valor 1.3 indica que las ventas aumentan a razónde 1.3 millones de pesos por año. El valor 6.1 es el de las ventas estimadascuando t = 0. Es decir, el monto de las ventas estimadas para el año 2003 es iguala 6.1 millones de pesos.

Para trazar la recta, se deben tener dos puntos, para el primero de ellos se puedeutilizar el valor 6.1 de la ecuación anterior y el segundo se puede obtener asignandoun valor cualquiera a x, dentro del rango del intervalo del que se dispone, por ejemplo4 (año 2006) para obtener el valor de y, es decir:

y = 6.1 + 1.3t = 6.1+ 1.3 (4) =11.3

con lo que ya se puede trazar la Recta de Tendencia


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d. Los dos años siguientes son 2008 y 2009, que en términos de los cálculos queestamos haciendo son 6 y 7, respectivamente. Pues bien, estos se sustituyen enla Ecuación de Tendencia y se obtienen los pronósticos requeridos, es decir:

y = 6.1 + 1.3t = 6.1+ 1.3 (6) = 13.9

y = 6.1 + 1.3t = 6.1+ 1.3 (7) = 15.2

que se interpreta de la siguiente manera:

Con base en las ventas anteriores, la estimación o pronóstico para los años 2008

y 2009, es 13.9 y 15.2 millones de pesos, respectivamente.


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Si observas esta gráfica sobre la Demanda en semestres se puede observar queen los meses de enero a junio se observa el punto más alto en cuanto a demandaque va disminuyendo hasta tener su mínimo a mitad de año y se observa unsegundo máximo de menor valor en el segundo semestre.

Esta variación corresponde a los movimientos de la serie que recurren año trasaño en los mismos meses (o en los mismos trimestres) del año poco más o menoscon la misma intensidad.

Bueno, puesto que entonces cada mes es diferente uno del otro, este análisis tratade identificar un número índice estacional asociado a cada mes (o trimestre delaño) o, en otras palabras, un conjunto de índices mensuales que consiste en 12índices que son representativos de los datos para un período de 12 meses o,cuatro índices si se trata de trimestres.

Cada uno de estos índices es un porcentaje, con un promedio anual del 100%, esdecir, el índice mensual indica el nivel de demanda, en relación con el promedioanual del 100%. De esta forma:

• Un índice estacional del 94%, indica que la demanda está, por lo general, 6% pordebajo del promedio anual.


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• Un índice mensual del 108.2%, indica que la demanda de ese mes se esperaque esté 8.2% arriba del promedio anual.

El método usado para determinar estos índices se llama método de razón apromedio móvil y elimina las componentes de tendencia, cíclica e irregular y está

descrito en el ejemplo siguiente.

Los índices obtenidos por este método se utilizan para ajustar los datos originalescon los que se obtienen los valores desestacionalizados o datos ajustadosestacionalmente a partir de las cuales se procede a obtener pronósticos para lostrimestres futuros.

Ejemplo: Cálculo de análisis de variaciones estacionales

Los datos siguientes representan las ventas trimestrales en millones de pesos dela empresa Kids Fashions especializada en la venta de ropa infantil.

a. Construir gráfica de la serie de tiempo e interpretar los datosb. Obtener los índices estacionales trimestralesc. Interpretar los resultadosd. Calcular el valor con ajuste estacional de las ventas trimestrales. Construir

gráfica e Interpretar los resultadose. Obtener la ecuación de tendencia e interpretar el resultadof. Pronosticar las ventas para los cuatro trimestres del próximo año

Procedimiento

a. Como puede apreciarse, en cada año, las ventas del cuarto trimestre son lasmás altas y las del segundo las más bajas. También puede apreciarse unincremento en las ventas de un año a otro.


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b. Para llegar al índice estacional trimestral se deben construir dos tablas, laprimera de ellas, se calcula como sigue:

Columna (1). Son los datos originales

Columna (2). Total móvil de cuatro trimestres, por ejemplo: 6.7 + 4.6 + 10.0 + 12.7= 34 que se coloca al centro de cuatro cuatrimestres que se suman. Enseguida lasuma se va «moviendo» un trimestre, es decir, el siguiente es: 4.6 + 10.0 + 12.7 +6.5 = 33.8 y así, sucesivamente.

Columna (3). Promedio móvil de cuatro trimestres, es decir, ya solo hay que dividirlos totales anteriores entre 4 y colocar el resultado frente a su correspondiente.Por ejemplo: 34/4 = 8.500, 33.8/4=8.450, etcétera.

Columna (4). Promedio móvil centrado, ahora se centran los promedios móviles,es decir, se suman los dos promedios móviles y se dividen entre 2, el resultado deesto se centra entre los dos valores sumados quedando centrado con el trimestrecorrespondiente, por ejemplo: (8.500 + 8450)/2 = 8.475 que queda centrado con eltrimestre 3 del año 2002, el segundo sería (8.450 + 8.450)/2 = 8.450 que quedacentrado con el trimestre cuatro del año 2002.

Columna (5). Valor estacional específico.- Se calcula dividiendo las ventasoriginales (columna 1) entre el promedio móvil centrado (columna 4), por ejemplo:10.0/8.475 = 1.180, el segundo es 12.7/8.450 = 1.503, etcétera.


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La segunda tabla se construye de la siguiente forma:

Se acomodan en un cuadro los valores estacionales específicos obtenidos antes,para enseguida:

• Calcular la media modificada de cada trimestre, esta se obtiene sumando los

valores obtenidos pero sin considerar los valores más alto y más bajo, porejemplo: (0.772 + 0.775 + 0.753)/3 = 0.766

• Obtener el índice estacional multiplicando la media obtenida por el factor de

corrección o ajuste que se calcula con la fórmula que aparece al pie del cuadrosiguiente:

c. Estos índices calculados implican que:

Para el trimestre 1, cuyo índice es 76.466 significa que las ventas en este trimestreestarán (100 – 76.466 =) 23.534% por abajo del promedio típico,

Para el trimestre 2, cuyo índice es 57.300 significa que las ventas en este trimestreestarán (100 – 57.300 =) 42.700% por abajo del promedio típico

Para el trimestre 3, cuyo índice es 113.601 significa que las ventas en estetrimestre estarán (113.601 – 100 =) 13.601% por arriba del promedio típico

Para el trimestre 4, cuyo índice es 152.633 significa que las ventas en este

trimestre estarán (152.633 – 100 =) 52.633% por arriba del promedio típico

En resumen, como puede apreciarse el período con mayor actividad en las ventases el cuarto trimestre mientras que para el primer y segundo trimestre del año talactividad baja drásticamente.

d) Para calcular el valor ajustado por el índice estacional ya sólo hay que dividir losvalores originales desestacionalizados entre su respectivo índice estacional


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trimestral, por ejemplo para el trimestre 1 del año 2002: (6.7/76.466)*100 = 8.76,es decir:

Su gráfica quedaría como sigue.

Como puede apreciarse, la diferencia entre las ventas de un trimestre a otro enrealidad no son tan marcadas como lo reflejan las ventas originales, aquí puedenotarse que efectivamente de un año a otro las ventas aumentan pero, sinembargo entre un trimestre y otro, en el mismo año, no tienen lugar grandesincrementos.

e) La tabla siguiente muestra los cálculos necesarios para obtener la ecuación detendencia:


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que al sustituir estos valores en la fórmula, se obtiene:


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Con lo que la Ecuación de Tendencia queda como sigue:

y = 8.1791 + 0.0880x

Esto quiere decir que la pendiente es 0.0880, es decir, que en los últimos 24trimestres, las ventas desestacionalizadas aumentaron a razón de 0.0880(millones de pesos) por trimestre.

El valor 8.1791 corresponde a la intersección en el eje y de la línea de tendencia.

f) Para calcular los pronósticos de los cuatro trimestres del 2008, se estimandichos valores aplicando la ecuación de tendencia para finalmente ajustarlosestacionalmente mediante la multiplicación por el índice respectivo según eltrimestre del que se trate, de esta forma:

Pronóstico para el primer trimestre de 2008:

y = 8.1791 + 0.0880(25) = 10.3791 * 0.765 = 7.94 millones de pesos

Pronóstico para el segundo trimestre de 2008:


Pronóstico para el tercer trimestre de 2008:


Pronóstico para el cuarto trimestre de 2008:


Como puedes observar la importancia del desarrollo y análisis de las series detiempo va desde interpretar los gráficos que se te presenten en diversos estudios,en informes financieros, en reportes gubernamentales, en proyecciones de planesa futuro de la empresa, en estudios de mercado, en análisis de ventas; es decirque tiene un sinnúmero de aplicaciones; así mismo realizar los análisis para que lainformación de la empresa o departamento donde trabajes puedan utilizar dichoscálculos para tener una mejor comprensión de las variables que afectan positiva o

negativamente a un producto y/o servicio ya sea público o privado.


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Método de Suavización Exponencial

El método de suavización exponencial es un método de promedio móvilponderado muy refinado que permite calcular el promedio de una serie de tiempo,asignando a las demandas recientes mayor ponderación que a las demandas

anteriores.

Es el método de pronóstico formal que se usa más a menudo, por su simplicidad ypor la reducida cantidad de datos que requiere. A diferencia del método depromedio móvil ponderado, que requiere n periodos de demanda pretérita y nponderaciones, la suavización exponencial requiere solamente tres tipos de datos:el pronóstico del último periodo, la demanda de ese periodo y un parámetrosuavizador, alfa, cuyo valor fluctúa entre 0 y 1.0. Para elaborar un pronóstico consuavización exponencial, será suficiente que calculemos un promedio ponderadode la demanda más reciente y el pronóstico calculado para el último periodo.

En la suavización exponencial se asignan pesos a los datos pasados tal que lospesos disminuyen al hacerse los datos más antiguos, esto es que en un procesocambiante, esto es que los datos recientes son más validos que los datosantiguos.

Este método sólo necesita el pronóstico más reciente, una constante desuavización (es un valor arbitrario entre 0 y 1) y el último dato real, y así se eliminala necesidad de almacenar grandes cantidades de datos pasados.

La suavización exponencial requiere un valor de inicio. Si se tienen datosdisponibles se puede emplear un promedio sencillo para iniciar el proceso; si los

datos no son seguros se puede hacer una predicción subjetiva.

La ecuación correspondiente a este pronóstico es:

Ft+1= (demanda para este periodo) + (1- )(pronóstico calculado para el últimoperiodo)

Ft+1= Dt + (1- )Ft

La siguiente ecuación es equivalente :

Ft+1= Ft + (Dt-Ft)La constante de suavización a es un número entre 0 y 1 que entramultiplicando en cada pronóstico, pero cuya influencia declinaexponencialmente al volverse antiguos los datos.

Una a baja de más ponderación a los datos históricos. Una a de 1 refleja unaajuste total a la demanda reciente, y los pronósticos serán las demandasreales de los periodos anteriores.


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La selección depende de las características de la demanda. Los valores altosde a son más sensibles a las fluctuaciones en la demanda.

Los valores bajos de a son más apropiados para demandas relativamenteestables (sin tendencia o ciclicidad), pero con una gran cantidad de variación

aleatoria.

La suavización exponencial simple es un promedio suavizado centrado en elperiodo presente. No se puede extrapolar para efectos de tendencia, por laque ningún valor de a compensará completamente la tendencia en los datos.

Los valores ordinarios de a varían entre 0.01 y 0.40. Los valores bajos de adisminuyen efectivamente la variación aleatoria (ruido - dispersión).

Los valores altos son más sensibles a cambios en la demanda (introduccionesde nuevos productos y error buscando cuál valor reduce el error del

pronóstico.

Esto puede hacerse fácilmente modelando el pronóstico en un programa decómputo, tratando con diferentes valores de a.

Un valor de a que proporcione aproximadamente un grado equivalente desuavización tanto como un promedio móvil de un periodo es a =2 / (n + 1)

Esta forma de la ecuación muestra que el pronóstico para el periodo siguiente esigual al pronóstico del periodo actual más una proporción del error del pronósticocorrespondiente al mismo periodo actual.

Para poner en marcha la suavización exponencial se requiere un pronóstico inicial.Hay dos formas de realizar este pronóstico inicial: Usar la demanda del últimoperiodo, o bien, se dispone de datos históricos, calcular el promedio de variosperiodos recientes de demanda. El efecto de la estimación inicial del promediosobre las estimaciones sucesivas del mismo disminuye a lo largo del tiempoporque, con la suavización exponencial, las ponderaciones asignadas a lasdemandas históricas sucesivas, que se utilizan para calcular el promedio,disminuyen exponencialmente.

EJEMPLO

Calcule el pronóstico de suavización exponencial para la semana 4, considerandolos datos de la siguiente tabla que representan la llegada de pacientes a unaclínica en las últimas tres semanas. Tenga en cuenta que = 0.10


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SOLUCIÓN

El método de suavización exponencial requiere un pronóstico inicial. Suponga quetomamos los datos de demanda de las dos primeras semanas y los promediamospara obtener (400+380)/2 = 390 como pronóstico inicial. A fin de calcular elpronóstico para la semana 4, utilizando una suavización con = 0.10, calculamosel promedio al final de la semana 3 en la siguiente forma:

F4 = 0.10(411) + 0.90(390) = 392.1

Así, el pronóstico para la semana 4 sería de 392 pacientes. Si la demanda realpara la semana 4 resultará ser de 415, entonces el nuevo pronóstico para lasemana 5 sería.

F5 = 0.10(415) + 0.90(392.1) = 394.4

o sea, 394 pacientes. Observe que hemos utilizado F4, y no el pronóstico en valorentero para la semana 4, en el cálculo de F5. En general, redondeamos solamenteel resultado final, a fin de mantener la mayor precisión posible en los cálculos


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PRONOSTICOS DEL SISTEMA ELÉCTRIO NACIONAL

Pronósticos de energía y potencia 2013-2019 (PDSEN)

Las estimaciones anuales de demanda para el sector eléctrico nacionalcorresponden al consumo de energía neta y potencia máxima conectada al SEN.

La metodología utilizada fue la extrapolativa, mediante la estimación de latendencia natural de las series históricas. Una vez obtenida la estimación de latendencia natural, a la misma se le adicionó el efecto de las nuevas estrategias deuso racional y eficiente de la energía y la carga asociada a proyectos dedesarrollo.

El efecto de la aplicación de todas las iniciativas de gestión de la demanda y usoracional y eficiente de la energía para el horizonte de pronóstico (2013-2019), seestima en un ahorro aproximado de 7.000 GWh. Es importante aclarar que las

medidas consideradas son únicamente aquellas que originan nuevos impactos dereducción del consumo de energía eléctrica.

Los escenarios resultantes de los pronósticos definen por consideración dediferentes premisas macroeconómicas en cada uno y variación en la temporalidadde entrada y magnitud de la carga asociada a los proyectos de desarrollo, ademásdel impacto en el consumo de las Políticas de UREE. En la formulación de losescenarios de estimación fueron:

Escenario I: Se estableció en función de la Tendencia secular registrada en

Venezuela y está atado al crecimiento poblacional (1.2% crecimiento promediointeranual). Se toman en cuenta todos los proyectos asociados a los planes dedesarrollo, pero desplazando la entrada en servicio de dichos proyectos, con laexcepción de la carga incremental originada por los proyectos del sector petrolero,en los cuales se consideró que dicha carga será alimentada por el propio sectorpetrolero. Con referencia a la gestión de la demanda y UREE, se consideramantener el impacto de las estrategias ya establecidas, como son el caso desustitución de bombillos y las resoluciones establecidas en esta área.

Escenario II: Este escenario se caracteriza por una recuperación de la economía

en los primeros años y un crecimiento sostenido para los años subsiguientes (3%crecimiento promedio interanual), bajo el supuesto de que la ejecución del plan dedesarrollo de la nación tendrá un efecto multiplicador mayor sobre la economía. Seejecutan todos los proyectos asociados a los planes de desarrollo en base a laspremisas suministradas. En referencia a la gestión de la demanda y UREE, seconsidera mantener el impacto de las estrategias, como son el caso de sustituciónde bombillos y las resoluciones establecidas en esta área.


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Escenario III: Este escenario se formula partiendo de las premisas definidas en elescenario I, donde además de las estrategias de uso racional y eficiente, seadiciona el impacto de las nuevas estrategias de gestión de la demanda y UREE,definida con anterioridad.

Escenario IV: Este escenario se formula partiendo de las premisas definidas en elescenario II, pero donde se adiciona el impacto de las nuevas estrategias degestión de la demanda y UREE definidas con anterioridad.

Escenarios de demanda de energía eléctrica del SEN (GWh) del 2013-2019.


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Escenarios de demanda de potencia máxima del SEN (MW) del 2013-2019.

Los valores que se alcanzan en el 2019 de la potencia máxima del SEN oscilaránentre 22.496y 30.852 MW, con una tasa de crecimiento interanual promedio delperíodo que oscila entre 3,4% y 7,6% respectivamente. En energía los valoresalcanzan los 170.004 y 222.478 GWh, con una tasa de crecimiento interanualpromedio entre 4,3 y 7,9%, respectivamente.

La desviación de los valores registrados de Demanda y Energía total del SENdurante los años 2012 y 2013, con respecto a los valores pronosticados fuecausada principalmente por el comportamiento de la Región de Guayana, la cualrepresenta aproximadamente el 15% del consumo nacional, dado que no sealcanzaron los incrementos esperados en los planes de recuperación que seestablecieron, especialmente para los proyectos de las empresas básicas(Aluminio, Hierro y Acero). Sin embargo se prevé incorporar y mantener dichosproyectos en la tendencia a largo plazo, que no debe ser afectada por los eventoscoyunturales sucedidos en el corto plazo. En este sentido, se mantienen comoválidos los escenarios y pronósticos de Demanda y Energía para el horizontereportado por el PDSEN.


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PRONÓSTICOS CORPOELEC LARA. PLAN DE EXPANSIÓN 2006-2015

unidad ii psep

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