Resumen

El método tradicional de previsión del consumo eléctrico basado únicamente en el PIB resultaba a veces ineficaz. En este documento, la tasa de urbanización (UR) se introdujo como un predictor adicional para mejorar la previsión de la demanda de electricidad en China a escala provincial, que anteriormente se basaba únicamente en el PIB. Se recopilaron datos históricos de la provincia de Shaanxi de 2000 a 2013 y se utilizaron como caso de estudio. Se propusieron cuatro modelos de regresión y se utilizaron el PIB, la UR y el consumo de electricidad (CE) para establecer los parámetros de cada modelo. Se seleccionó como modelo de previsión óptimo el que presentaba el menor error medio de los resultados de las previsiones hipotéticas de los tres últimos años. Este modelo óptimo divide el CE total en cuatro partes, cuyas previsiones pueden hacerse por separado. Se constató que el PIB sólo estaba mejor correlacionado que UR en la CE de los hogares, mientras que UR era mejor en los tres sectores de las industrias. Se concluyó que la UR es un predictor válido para prever la demanda de electricidad a nivel provincial en la China actual. A partir de los valores previstos del PIB y la UR por el gobierno, se predijo que la CE en 2015 sería de 131,3 GWh.

• Materias:Electroquímica Corriente dinámica híbrida Termomecánica Sistemas ciberfísicos
• Subjects:Electrochemistry Hybrid dynamic current Thermomechanics Cyber-physical systems
• Palabras claves:UR, PIB, consumo de electricidad, previsión de la demanda de electricidad, resultados hipotéticos de las previsiones, error mínimo medio, modelo óptimo de previsión, China, CE, modelo
• Keywords:UR, GDP, electricity consumption, electricity demand forecast, hypothetical forecast results, least average error, optimal forecast model, China, EC, model