Predicciones del comportamiento de caudales de la C.H. Machupicchu mediante análisis arima de series temporales

Abstract

Las predicciones del comportamiento futuro del caudal del río Vilcanota para la Central Hidroeléctrica Machupicchu, es una variable que puede ser analizada con fines de planificación energética. La serie histórica de caudales originadas por el comportamiento natural del río tienen un desarrollo particular, dado que posee tendencia y componente estacional propio. En la actualidad la predicción del comportamiento de caudales no se ajustan a análisis de de series temporales por métodos estocásticos que permiten predecir el futuro comportamiento de la serie basado en el conocimiento de eventos anteriores. Para nuestro caso se ha utilizado el análisis estocástico ARIMA que permitan el mejor ajuste posible a las características de la serie caudal, con un alto grado de validación estadística y correcta predicción del comportamiento futuro de dicha variable, que luego es comparado con modelo determinístico Winters. Se ha logrado obtener modelos ARIMA que representan el comportamiento de la serie que tiene un fuerte componente estacional, lográndose una predicción de su comportamiento a futuro en 36 meses, los mismos que sirven para confirmar y determinar los meses que dicho caudal no cubrirá las necesidades con fines de operación y generación como central de base, si se tiene en cuenta la futura ampliación de la Central Hidroeléctrica. La gran cuenca del río Vilcanota tiene posibilidad de ser regulada si se aprovecha las lagunas naturales como grandes reservorios anuales, hechos que pueden ser analizados a partir de los resultados encontrados en este trabajo de investigación.

The forecast of the future Vilcanota River flow for the Hydroelectric Plant of Machupicchu, is a variable that can be analyzed for an adequate energetic planning. The historical series of fíows originated by the natural behavior of the river have a particular development, since possess trend and own seasonal component At present the prediction of the behavior of fíows behavior don't adjust to an time series analysis for stochastic process that allow to predict future events based on known past events. For our case have used the stochastic process ARIMA analysis that allow the best possible adjustment the characteristics ofthe flows series, with a high degree of statistical validation and correct prediction of the future behavior of the above mentioned variable, which then is compared whit the Winters model deterministic. It has been achieved obtained models ARIMA who represent the behavior of the series that has a strong seasonal component, there being achieved a prediction the behavior to future in 36 months, the same ones that serve to confírm and to determine the months that the above mentioned fíow will not cover the needs of operation and generation as base head hydroelectric central. The great basin of laughed Vilcanota has possibility of being regulated if it takes advantage of the natural lagoons as big annual reservoir that can be analyzed from the results found in this work of investigation.