REVISIÓN SISTEMÁTICA DE LITERATURA (RSL) SOBRE MODELOS MATEMÁTICOS PARA PRONÓSTICO DE LA DEMANDA DE ENERGÍA ELÉCTRICA

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.47820/recima21.v3i10.2031

Palabras clave:

Modelo matemático, Pronóstico de demanda de electricidad, Previsión de demanda de energía

Resumen

La electricidad es fundamental y excluye socialmente a quienes no la tienen. Promueve el desarrollo de una nación y, por ello, la previsión de demanda es esencial para apoyar decisiones de planificación e implementación de la infraestructura eléctrica de una región. Esta investigación presenta propuestas matemáticas y herramientas computacionales para estimar el aumento en el consumo energético. El objetivo es hacer una revisión sistemática de literatura de obras científicas sobre modelos matemáticos que simulan pronósticos de demanda de energía. La búsqueda se realizó en tres etapas: entrada, procesamiento y salida. Se utilizó un protocolo con strings y criterios de inclusión y exclusión para filtrar las publicaciones en las bases de datos. Se procesaron las publicaciones filtradas, según criterios establecidos por el tema y objetivo, en dos etapas: selección y extracción, utilizando el software StArt. Utilizando expresiones de búsqueda booleanas y sin filtro, se obtuvieron 982 trabajos, con 785 en Scopus y 197 en Web of Science. Aplicando el protocolo a las bases, se filtraron 285 publicaciones. Siguiendo los criterios de calificación, se filtraron 71 publicaciones en la etapa de selección. En la etapa de extracción, se seleccionaron 20 publicaciones de las 71. Finalmente, se elaboró ​​un cuadro con las contribuciones de cada uno de los 20 trabajos con el tema de investigación. Los resultados pueden ser útiles a los académicos e investigadores de políticas públicas del sector eléctrico, así como compañías de generación, transmisión y distribución de energía eléctrica.

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Biografía del autor/a

Monclar Nogueira Christovão

Doutorando em Agronegócio e Desenvolvimento pela Faculdade de Ciências e Engenharia - UNESP (Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho"); Mestre em Agronegócio e Desenvolvimento  pela Faculdade de Ciências e Engenharia - UNESP (Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho"); Especialista em Engenharia de Segurança do Trabalho pelo UNISALESIANO (Centro Universitário Católico Salesiano Auxilium). Especialista em Automação e Controle Industrial pela UNILINS (Fundação Paulista de Tecnologia e Educação). Graduado em Matemática (Licenciatura Plena) pelo UNISALESIANO. Graduado  em Eletrotécnica (Licenciatura Plena) pelo UNISALESIANO. Graduado em Engenharia Elétrica (Bacharelado) pela UNESP. Professor concursado do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico (EBTT) em Eletrotécnica no Instituto Federal de São Paulo (IFSP) - Campus Avançado Tupã. 

Mario Mollo Neto

Pós Doutorado em Engenharia de Biossistemas na área de Construções Rurais e Ambiência, pela Universidade de Estadual de Campinas , Doutorado em Engenharia Agrícola (Conceito CAPES 5) na área de Construções Rurais e Ambiência pela Universidade de Estadual de Campinas, Mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Paulista UNIP  e graduação em Engenharia Industrial Modalidade Eletrotécnica pela Universidade São Judas Tadeu (USJT). Professor associado do Curso de Engenharia de Biossistemas da Faculdade de Ciências e Engenharia (FCE) da Universidade Estadual Paulista - UNESP em TUPÃ.  Vice-Diretor da Unidade da UNESP de Tupã. 

Paulo Sérgio Barbosa dos Santos

Graduado em Engenharia Mecatrônica pelo UniSALESIANO de Araçatuba-SP, Mestrado em Engenharia Mecânica pela Universidade Estadual Paulista-UNESP como bolsista CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico), Doutorado em Engenharia Mecânica pela UNESP. Professor Assistente Doutor no Curso de Engenharia de Biossistemas da UNESP (Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” – FCE-UNESP, Campus de Tupã - SP) 

Ana Flávia de Luca Oliveira Christovão

Graduação em Letras com Habilitação de Tradutor (Inglês/Espanhol) pela UNESP – Universidade Estadual Paulista, Licenciatura Plena na Língua Inglesa e especialização em Prática de Ensino da Língua Inglesa pela Universidade Salesiano e Faculdade São Luís, respectivamente. Especialista em Tradução Audiovisual pelo Centro Universitário São Camilo.

 

 

 

Citas

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Publicado

17/10/2022

Cómo citar

Nogueira Christovão, M., Mollo Neto, M., Barbosa dos Santos, P. S., & de Luca Oliveira Christovão, A. F. (2022). REVISIÓN SISTEMÁTICA DE LITERATURA (RSL) SOBRE MODELOS MATEMÁTICOS PARA PRONÓSTICO DE LA DEMANDA DE ENERGÍA ELÉCTRICA. RECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218, 3(10), e3102031. https://doi.org/10.47820/recima21.v3i10.2031

Número

Vol. 3 Núm. 10 (2022): EDITORIAL - HAGA CLIC AQUÍ PARA ACCEDER A LOS ARTÍCULOS

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