Modelo de predicción funcional de demanda de postes de repuesto en redes de distribución de energía a partir de regresiones Kernel

Ortiz Arias, Santiago2025-01-142024https://hdl.handle.net/10784/34884La gestión de repuestos es crucial para la eficiencia operativa en el sector eléctrico, donde la falta de disponibilidad puede generar costos significativos y afectar la continuidad del servicio. Este estudio se centra en la estimación de la demanda de postes de repuesto en una empresa eléctrica colombiana mediante análisis de datos funcionales. Utiliza la regresión kernel para suavizar curvas y obtener una representación precisa de los datos, identificando factores externos e intrínsecos que influyen en la demanda. Se propone un modelo de regresión semi-funcional lineal parcial con variables exógenas para predecir la demanda anual de postes. Los resultados permiten una planificación de compras más eficiente, optimizando la gestión de inventario, reduciendo costos y asegurando la disponibilidad de repuestos.spaTodos los derechos reservadosDemanda de postesSuavizadores no paramétricosRegresión semifuncional parcialPronósticoIntervalos de predicciónModelo de predicción funcional de demanda de postes de repuesto en redes de distribución de energía a partir de regresiones KernelmasterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessENERGÍA ELÉCTRICADISTRIBUCIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICAREDES ELÉCTRICASAcceso abierto2025-01-14Arango Cañas, Diana Lisette