)SOLR_TLOGA'strings€ƒCæƒ#1°7handle:"123456789/1394"#ƒAá|ÜÏPJ?€7SolrIndexer.lastIndexed82026-05-11T16:10:23.845Z/search.uniqueid?2-bc2ed1ad-8c02-4b80-88fc-bb855b38480d3search.resourcetype!21search.resourceid?bc2ed1ad-8c02-4b80-88fc-bb855b38480d&handle.123456789/1394(location„?m962eeed3-5c05-4723-a3ce-b5cd7b6aa199?m0e86e95e-fa8c-4b33-a1f0-36da98159ec5?m58a1dd5d-c6ae-4d95-a8c4-d416c90f1d5f?l900706e7-1dff-4a71-a084-b4564b761839-location.commƒ?962eeed3-5c05-4723-a3ce-b5cd7b6aa199?0e86e95e-fa8c-4b33-a1f0-36da98159ec5?58a1dd5d-c6ae-4d95-a8c4-d416c90f1d5f-location.coll?900706e7-1dff-4a71-a084-b4564b761839(archived$true)withdrawn%false,discoverable$true,lastModified82026-05-11T16:10:23.798Z&authorƒRamírez Vergara, Luis Carmelo.author_keywordƒRamírez Vergara, Luis Carmelo)author_acƒ?acosta medina, marcos daniel ||| Acosta Medina, Marcos Daniel? taboada moreno, gonzalo josé ||| Taboada Moreno, Gonzalo José?"ramírez vergara, luis carmelo ||| Ramírez Vergara, Luis Carmelo-author_filterƒ?acosta medina, marcos daniel ||| Acosta Medina, Marcos Daniel? taboada moreno, gonzalo josé ||| Taboada Moreno, Gonzalo José?"ramírez vergara, luis carmelo ||| Ramírez Vergara, Luis Carmelo8dc.contributor.author_hlƒRamírez Vergara, Luis Carmelo9dc.contributor.author_mltƒRamírez Vergara, Luis Carmelo5dc.contributor.authorƒRamírez Vergara, Luis Carmelohas_content_in_original_bundle%false?has_content_in_original_bundle_keyword%false?has_content_in_original_bundle_filter%false/bi_2_dis_filterƒ?#ramiÌrez vergara, luis carmelo ||| Ramírez Vergara, Luis Carmelo?!taboada moreno, gonzalo joseÌ ||| Taboada Moreno, Gonzalo José?acosta medina, marcos daniel ||| Acosta Medina, Marcos Daniel0bi_2_dis_partialƒ>Ramírez Vergara, Luis CarmeloRamírez Vergara, Luis CarmeloRamírez Vergara, Luis Carmelo?ù La estimación precisa de la demanda eléctrica es fundamental para la planificación y operación eficiente de los sistemas de distribución. En la subestación K15, ubicada en un área de crecimiento sostenido como Minga Guazú, se identificó la necesidad de contar con herramientas de pronóstico que anticipen con mayor certeza el comportamiento futuro del consumo eléctrico, considerando el impacto de variables climáticas. Este trabajo tuvo como objetivo comparar la efectividad de los modelos estadísticos SARIMAX y Prophet en la predicción de la demanda eléctrica horaria, incorporando variables exógenas como temperatura, humedad relativa y ocurrencia de lluvias. Se procesaron datos históricos de la ANDE y fuentes meteorológicas confiables, aplicando técnicas de limpieza, transformación y alineación temporal. Los modelos se ajustaron mediante scripts en Python y se evaluaron con métricas como RMSE, MAE y MAPE. Los resultados evidenciaron que ambos modelos ofrecen predicciones precisas, con diferencias en el manejo de la estacionalidad y sensibilidad a variables externas. La comparación permitió identificar fortalezas y limitaciones de cada enfoque, aportando una herramienta útil para la planificación energética local y la gestión sostenible del sistema eléctrico."es?Facultad Politécnica, Universidad Nacional del Este6Predicción de demanda'SARIMAX'Prophet/Consumo horario1Datos climáticos7Subestación eléctrica1Series temporales?EPredicción de demandas futuras a largo plazo por medio de métodos estadísticos - Subestación K15&Thesis?http://localhost:8080/xmlui/handle/123456789/139442026-05-11T16:10:13Z42026-05-11T16:10:13Z$2026)_version_á|ÜÏP0ÚƒD`-SOLR_TLOG_END