?lLucene41StoredFieldsDataK*&2-bc2ed1ad-8c02-4b80-88fc-bb855b38480d€ $,(123456789/1394h%m962eeed3-5c05-4723-a3ce-b5cd7b6aa199h%m0e86e95e-fa8c-4b33-a1f0-36da98159ec5h%m58a1dd5d-c6ae-4d95-a8c4-d416c90f1d5fh%l900706e7-1dff-4a71-a084-b4564b761839p$/p$/p$/x$truefalsedSAcosta Medina, Marcos DanielTaboada Moreno, Gonzalo JoséRamírez Vergara, Luis Carmelo` ` ` B=ammd_ ||| C?tmgjA DArvlcC& ,.0   ` ` ` ` ` ` ?@ (Onull ?A ;?B * 8 La estimación precisa de lmanda eléctric- fundamental para*planificGcy oper eficiente Vos sistemasfdistribu@. EnNcsubest?K15, ubicen un áre cm]o sostenido como Minga Guazú, se ident ódnecesidadcontar con herraS pronóstico que anticipen.mayor certez(|BportBo futuro del/FsumoM!o,piderandp impact0 variables climáticas. Este trabajo tuvr objetirtefectivlos mode_1dís SARIMAX y Prophet eapredic&0hor, incorpoexógenasPo tem tue@humerelativa y ocurrencilluvias. Se procesaron datos históri[a ANDE y fuos meteorológ>R confUq, aplicxPtécn impieza,eTnsforsy alineworal. LWse ajust  ante scripts en Python yPevalu*A mébs'RMSE, MABMAPEhresultados ev!ciA'mbaofrecedDonessyR difejel manej~lAonalARnsibia`extern La5permitió ~@ar f!lezas y limiiePfoque,8una_ útipenergé4` locali0a g,1ble/.0 / `esa4Fac T Polif , Univer|@Nacic  /7"JP !de3 3 aCon QoDS lhosSSeries  ?es ;10sarimax%CpJ#c4 2'( 93h0L's0  " "2?d!s 0as rgo plazo por $@odosAaM)- ;OK15gSO+ &1k158Q8SHRS@ROQkNoes_ESZSThesis 1http://dhost:8080/xmlui/handle/" 2026-05-11T16:10:13Z2 .Z1-01 0 -0!8!#€ߪ܋hvڨP6.:I:""0B[ ́ivf$?@1éT/o+/0 /  ` ` ` 6($ 0ás7 % / 55ón elé"H Y 427d 6R/r /N ?#8 $. /8 /y$ .- , ?h?Fét 3í]*- ,Qk15/!P%g8f18a99c-4fd6-4787-bf2c-39ee4473d82a\|P(