Análisis y evaluación de los principales factores que influyen en el crecimiento del consumo de energía eléctrica en el sector eléctrico nacional, periodo 2000-2005

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(1)

INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL

ESCUELA SUPERIOR DE INGENIERÍA

MECÁNICA Y ELÉCTRICA

UNIDAD PROFESIONAL “ADOLFO LÓPEZ MATEOS”

SECCIÓN DE ESTUDIOS DE POSGRADO E INVESTIGACIÓN

“ANÁLISIS Y EVALUACIÓN DE LOS PRINCIPALES

FACTORES QUE INFLUYEN EN EL CRECIMIENTO DEL

CONSUMO DE ENERGÍA ELÉCTRICA EN EL

SECTOR ELÉCTRICO NACIONAL, PERIODO 2000-2005”

T

E

S

I S

QUE PARA OBTENER EL GRADO DE

M A E S T R O E N C I E N C I A S

P

R

E

S E N T A:

L U I S M I G U E L A G U I L A R

L U N A

DIRECTOR DE TESIS

M. EN C. EFRAÍN MARTÍNEZ ORTIZ

(2)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(3)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

(4)

 

Análisis y Evaluación de los Principales Factores que Influyen

en el Crecimiento del Consumo de Energía Eléctrica

en el Sector Eléctrico Nacional, Periodo 2000-2005

Resumen

Esta tesis resume los resultados obtenidos del análisis y evaluación de los principales factores

causales que Influyen al crecimiento del consumo de energía eléctrica del Sector Eléctrico

Nacional en lo sucesivo (SEN) en el periodo 2000-2005, su interrelación y descomposición en

los principales sectores de consumidores del mercado eléctrico nacional.

Para la evaluación se utilizó el modelo de regresión lineal múltiple que permitió cuantificar

anualmente y por sector, considerando como variables el impacto del crecimiento económico

(Producto Interno Bruto en miles de pesos a precios de 1993), variaciones climatológicas

(temperatura media máxima en ºC), el crecimiento demográfico (número de usuarios del SEN),

precio de la electricidad (en $/MWh), medidas de ahorro y uso eficiente de energía eléctrica

(5)

 

Abstract

This thesis summarizes the obtained results of the analysis and evaluation of the major causal

factors that Influence in the growth of the electrical power consumption of the National Electrical

Sector (SEN) in period 2000-2005, their interrelation and decomposition in the main sectors of

consumers of the national electrical market.

For the evaluation was used multiple regression model that allowed quantify annually, and by

sector, considering like variables the impact of the economic growth (Gross Internal Product in

thousands of pesos to prices of 1993), climatologic variations (maximum average temperature in

ºC), population growth (number of users of the SEN), price of the electricity ($/MWh), energy

(6)

 

ÍNDICE

Índice

de

Figuras

y

Gráficas

i

Índice

de

Tablas

ii

Glosario

iv

Abreviaturas

ix

Introducción

x

Justificación

xxi

Objetivo General y Particulares

xxii

Capítulo

1:

Marco

Teórico

y

Metodológico

1

1.1.

Teoría

General

de

Sistemas

2

1.2.

Ingeniería

Eléctrica

4

1.3.

Estadística

5

1.4.

Pronósticos

y

Series

de

Tiempo

6

1.5.

Econometría

6

1.6. Metodología de Investigación de Operaciones

7

Capítulo

2:

Análisis

de

los

Datos

9

2.1

Obtención

de

los

Datos

10

2.1.1 Ventas de Energía Eléctrica, Precio de la Energía

Eléctrica y Número de Usuarios

11

2.1.2 Ahorro de Energía Eléctrica

12

2.1.3 Autoabastecimiento de Energía Eléctrica

12

2.1.4

Crecimiento

Económico

12

2.1.5

Datos

Climáticos

12

2.2 Tratamiento Estadístico de los Datos

12

2.2.1 Consumo de Energía Eléctrica

14

2.2.2 Usuarios del Sector Eléctrico Nacional

18

2.2.3 Precio de la Energía Eléctrica

18

2.2.4 Ahorro de Energía Eléctrica

19

(7)

 

2.2.6

Crecimiento

Económico

21

2.2.7

Datos

Climáticos

22

2.3

Análisis

de

Correlación

23

2.4

Calidad

de

los

Datos

25

Capítulo 3: Construcción del Modelo

26

3.1 Modelo de Regresión Lineal Múltiple

27

3.2

Tabla

ANOVA

31

3.3 Prueba t e Intervalos de Confianza

32

3.4

Adecuación

del

Modelo

32

3.5 Selección y Definición de las Variables

33

3.6

Variable

Simulada

(dummy)

37

3.7

Multicolinealidad

39

3.8

Alternativas

de

Solución

46

Capítulo 4: Resultados (Solución del Modelo)

47

4.1 Impacto de las Variables (Impacto Factores)

48

4.2

Proyección

(tendencia)

2006-2010

54

Capítulo 5: Validación (Pruebas de Solución)

56

5.1

Variabilidad 57

5.2

Pruebas

de

Error

57

5.3

Pruebas

a

las

Proyecciones

60

Conclusiones

y

Recomendaciones

61

Referencias

xxiii

Anexo A, Jerarquización Analítica

xxvi

Anexo B, Tarifas y Regionalización

xxviii

Anexo C, Datos Fuente de los Factores Causales

xxx

Anexo D, Datos Filtrados del Modelo

lxii

Anexo E, Gráficas del Análisis Estadístico

lxvii

Anexo F, Modelos Matemáticos

lxix

Anexo G, Influencia de los Factores

lxxxix

(8)

 

i

Índice de Figuras y Graficas

Figura 1

Crecimiento y distribución por sector del consumo de electricidad

2000-2005,

SEN

xii

Gráfica 2

Gráfica de Pareto, caracterización de los principales factores a evaluar xix

Figura 1.1

Representación gráfica de la energía eléctrica en México

2

Figura 1.2

Metodología de Investigación de Operaciones

8

Figura 2.1

Regiones

de

Distribución

11

Figura 2.2

Mapa de Interrelación, base de datos

13

Gráfica 2.3

Consumo Real Mes de Marzo 1990-2005 (Región Oriente)

15

Gráfica 2.4

Consumo Real mes de Marzo 1990-2005 Ajustado (Región Oriente)

15

Gráfica 2.5

Región Sureste, Sector Servicios, Mes Septiembre 1990-2005

16

Gráfica 2.6

Región Sureste, Servicios, Mes Septiembre 1990-2005

16

Gráfica 2.7

Consumo del Sector Industrial Alta Tensión de la Región Noroeste

17

Gráfica 2.8

Región LFC, Sector Comercios 1990-2005

18

Gráfica 2.9

Precios de la energía eléctrica, SEN 1990-2005

19

Gráfica 2.10

Ahorro de energía eléctrica (MWh Trimestral Acumulado)

1990-2005,

Sector

Agrícola

20

Gráfica 2.11

Autoconsumo de energía eléctrica 2003-2005, Región Norte

21

Gráfica 2.12

PIB Trimestral, Región Golfo Norte, Sector Industria

Manufacturera

1990-2003

22

(9)

 

ii

Índice de Tablas

Tabla 1

Cuadro resumen de los artículos que fueron apoyo para la tesis xvi

Tabla 2

Matriz de Comparación "a pares" de los factores que influyen

en el crecimiento del consumo de energía eléctrica

xvii

Tabla 3

Matriz normalizada (pesos específicos, de los factores)

xviii

Tabla 4

Vector de prioridad (factor/promedio)

xviii

Tabla 1.1

Series utilizadas de las variables (factores)

5

Tabla 2.1

Características

de

los

datos

fuente

10

Tabla 2.2

Definición de sectores por el agrupamiento de tarifas

14

Tabla 2.3

Factores de ponderación para regionalizar el ahorro de energía eléctrica

20

Tabla 2.4

Matriz de correlaciones PIB - Consumo por sector

25

Tabla 3.1

Tabla ANOVA, modelo de regresión múltiple

32

Tabla 3.2

Coeficientes, modelo de regresión múltiple

32

Tabla 3.3

Coeficiente

de

determinación

múltiple

33

Tabla 3.4

Variables

(factores)

Media

Tensión

34

Tabla 3.5

Regresiones posibles método paso a paso

35

Tabla 3.6

ANOVA

modelo

4

variables

37

Tabla 3.7

Coeficientes,

modelo

4

variables

37

Tabla 3.8

Coeficiente

de

determinación

múltiple

37

Tabla 3.9

Variables (factores) Media Tensión con variables simuladas

38

Tabla 3.10

ANOVA modelo 4 variables y variables simuladas

38

Tabla 3.11

de Coeficientes modelo 4 variables y variables simuladas

39

Tabla 3.12

Coeficiente de determinación múltiple, modelo 4 variables

y

variables

simuladas

39

Tabla 3.13

Incremento

de

la

varianza

39

Tabla 3.14

Variables (factores) Media Tensión sin la variable precio

y

con

variables

simuladas

40

(10)

 

iii

Tabla 3.16

de Coeficientes sin la variable precio y con variables simuladas

41

Tabla 3.17

Coeficiente de determinación múltiple sin la variable precio

y

con

variables

simuladas

41

Tabla 3.18

Incremento de la varianza sin la variable precio

y

con

variables

simuladas

41

Tabla 3.19

Variables (factores) Media Tensión sin la variable clima,

y precio, y con variables simuladas

42

Tabla 3.20

ANOVA sin la variable clima y con variables simuladas

42

Tabla 3.21

de Coeficientes sin la variable clima y con variables simuladas

42

Tabla 3.22

Coeficiente de determinación múltiple sin la variable clima

y

con

variables

simuladas

43

Tabla 3.23

Incremento de la varianza sin la variable precio

y

con

variables

simuladas

43

Tabla 3.24

Resumen de modelos obtenidos, por sector para el SEN

46

Tabla 4.1

Comportamiento de factores, Sector Agrícola, SEN 2000-2005

48

Tabla 4.2

Efectos de los factores en MWh, Sector Agrícola, SEN 2000-2005

49

Tabla 4.3

Efectos en GWH Sector Agrícola (SEN) Efectos en GWH

Sector Comercios (SEN)

52

Tabla 4.4

Efectos en GWH Sector Servicios (SEN)

53

Tabla 4.5

Tendencia

Sector

Comercios

2005-2010

55

(11)

 

iv

Glosario de Términos

Ahorro de Energía Eléctrica:

Es la energía que se deja de consumir al realizar alguna

modificación o mejora de cualquier proceso u actividad, se mide en watts/hora más

comúnmente

KWh

, concepto que cobra relevancia hoy en día por los beneficios tangibles

(reducción en facturación eléctrica, menores costos de producción y beneficios ambientales).

Alta Tensión:

Es el servicio que suministra las generadoras en niveles de tensión de

subtransmisión o transmisión mayores a 35 KV, pero menor o igual a 220 KV para el primero y

mayores a 220 KV.

Análisis de Pareto:

Es la técnica que permite separar los puntos vitales de los muchos puntos

triviales de una situación o problemática, de manera que el tomador de decisiones dirija los

esfuerzos a los puntos vitales. Con frecuencia este análisis arroja el 80-20, es decir, 2 o 3

factores son lo importantes y los demás son poco significativos, mediante la Gráfica de Pareto.

Análisis de la Varianza (ANOVA):

Esta técnica ayuda a explicar la variabilidad en las

observaciones contenidas en un modelo, es decir, se cuantifica el grado de influencia de los

factores sobre la variable dependiente.

Análisis de Regresión Lineal Múltiple:

Es aquel procedimiento que intenta determinar la

relación entre una variable dependiente y una o más variables independientes.

Autoabastecimiento:

Es la modalidad en la cual se contempla la generación de energía

eléctrica para fines de autoconsumo con la consigna de que dicha energía provenga de plantas

generadoras destinadas a la satisfacción de necesidades de los copropietarios, esto aplica

principalmente a los grandes usuarios del SEN.

CFE:

Comisión Federal de Electricidad, es la empresa que genera, transmite, distribuye y

comercializa energía eléctrica para la mayor parte de los mexicanos.

(12)

 

v

Clima:

Es un conjunto de valores promedio de las condiciones atmosféricas que se presentan

un una región. Se habla actualmente de clima global, zonal, regional o local, generalmente se

mide en unidades de temperatura grados centígrados °C.

CONAE:

Comisión Nacional para el Ahorro de la Energía, es un organismo intersecretarial

descentralizado, que tiene por objeto fungir como órgano técnico de consulta de las

dependencias y entidades de la Administración Pública Federal, así como, de los gobiernos de

las entidades federativas, de los municipios y de los particulares, en materia de ahorro y uso

eficiente de la energía y de aprovechamiento de energías renovables

CRE:

Comisión Reguladora de Energía, es un órgano desconcentrado con autonomía técnica y

operativa, cuyas decisiones son tomadas en forma colegiada por los cinco comisionados que la

integran siendo el principal ente regulador en materia de gas natural y energía eléctrica.

Consumo Medio por Usuario:

Es un indicador utilizado por las generadores de electricidad y,

es la relación que resulta de dividir el consumo total de energía eléctrica (KWh) entre el número

de total de usuarios expresándose el resultado en

KWh/usuario.

Correlación:

La relación entre dos variables cuantitativas (aleatorias), si tenemos dos variables

(A y B) existe correlación si al aumentar los valores de A lo hacen también los de B y viceversa.

La correlación entre dos variables no implica, por sí misma, ninguna relación de causalidad.

Crecimiento Económico:

El concepto de crecimiento de un país está íntimamente ligado a la

caída en los niveles de pobreza, es decir, a los procesos de desarrollo en comunidades pobres,

la implantación de políticas públicas para abatir la miseria, el mejoramiento del poder adquisitivo

de la población, etc. Un indicador es el PIB sectorial y nacional, en este trabajo, se utilizó el

PIB/usuario del SEN.

(13)

 

vi

FIDE:

Fideicomiso para el Ahorro de la Energía Eléctrica, es una institución de carácter mixto

no lucrativa que brinda asesorías y financiamientos a usuarios del SEN con el fin de aplicar

medidas que ahorren y hagan un uso eficiente de la energía eléctrica, para contribuir al

desarrollo económico, social y a la preservación del medio ambiente.

Grados de Libertad:

En estadística, es un estimador del número de categorías independientes

en el modelo matemático. Se encuentra mediante la fórmula n-1.

Jerarquización Analítica:

Es la herramienta analítica de tipo multicriterio que incorpora el

proceso de toma de decisiones, y que refleja las relaciones e influencia entre los actores y

factores, enfoques y percepciones asociadas a la parte más general y menos estructurada del

problema, el entorno.

Juicio de Expertos:

Es un conjunto de opiniones que pueden brindar profesionales expertos de

una institución, industria o disciplina, relacionadas al proyecto que se está ejecutando.

Intervalo de Confianza:

Es un rango de valores (calculado en una muestra o modelo) en el

cuál se encuentra el verdadero valor del parámetro, con una probabilidad determinada. La

probabilidad de que el verdadero valor del parámetro se encuentre en el intervalo construido se

denomina nivel de confianza, y se denota 1-

α

.

Ley del Servicio Público de Energía Eléctrica:

Documento oficial de los Estados Unidos

Mexicanos donde se estípula que generar, conducir, transformar, distribuir y abastecer energía

eléctrica están a cargo de la nación a través de la Comisión Federal de Electricidad.

Media Tensión:

Es el servicio que suministra las generadoras en niveles de tensión mayores a

1.0 KV, pero menor o igual a 35 KV.

(14)

 

vii

Mínimos Cuadrados:

Es una técnica de optimización matemática que Intenta minimizar la

suma de cuadrados de las diferencias ordenadas entre los valores observados y los estimados

(un "mejor ajuste").

Modelo Econométrico:

La ciencia y el arte de la especificación, estimación, prueba y

evaluación de modelos de procesos económicos, ambientales y sociales. Es la herramienta mas

utilizada en estudios como el que nos ocupa.

Modelo Matemático:

Representación simbólica de un fenómeno del mundo real estructurado

por un conjunto de variables y ecuaciones.

Multicolinealidad:

Es un problema que se presenta en los modelos con n variables y aparece

cuando las variables explicativas de un modelo econométrico están correlacionadas entre sí,

esto tiene consecuencias negativas sobre la estimación del modelo y muchas veces sobre el

resto del análisis. En la práctica se presentan tres tipos de multicolinealidad perfecta, ausencia

total y parcial.

Perdidas Eléctricas:

La potencia eléctrica (MW), que se pierde en la transmisión y distribución

de la electricidad. Esto se debe principalmente a la transformación de una parte de la energía

eléctrica en calor disipado en los conductores o aparatos eléctricos.

Ponderación:

Un método para ajustar valores en función de su peso relativo sobre un valor de

referencia. Se emplea para cambiar de una base de medición a otra.

Potencia Eléctrica:

Mejor conocida como potencia real, energía o consumo, Este concepto es

bajo el cual las generadoras cobran el servicio de electricidad con una periodicidad mensual, es

simplemente la relación entre los watts por unidad de tiempo, su símbolo es la letra “P”, su

relación matemática es la siguiente

P=V x I x FP x t

Donde: V es voltaje en Volts, I es la

intensidad de corriente, FP el factor de potencia en por unidad, y t es el tiempo en horas, con lo

cual se obtiene Wh o alguna de sus prefijos como KWh, MWh o GWh.

(15)

 

viii

Pronóstico:

Se refiere a la estimación de una serie temporal o serie instantánea.

Prorrateo:

Se entiende que es la repartición proporcional de una cantidad entre los demás

valores de una serie de datos, sirve para suavizar o compensar un dato que no pertenece a la

serie.

Sector Eléctrico Nacional:

SEN, está integrado por participantes públicos y privados

conectados a la red eléctrica nacional y que intervienen en la generación, transmisión y

distribución de la misma.

Tarifas Eléctricas:

Se refiere a las cuotas unitarias fijadas por el estado (a través de la

Secretaría de Hacienda y Crédito Público, SHCP), que se aplican al servicio público de energía

eléctrica, costo que va de acuerdo con la región, el tipo de usuario, el mes del año e inclusive la

hora del día. Bielsa

[1]

dice que la tarifa es “un acto administrativo, toda vez que afecta intereses

de carácter convencional, industrial e influye de manera decisiva en la economía pública. Una

tarifa elevada puede arruinar a una industria o impedir su desarrollo y empobrecer una zona de

producción”.

Tendencia:

Es un patrón de comportamiento de los elementos de un entorno particular durante

un periodo de tiempo, en palabras simples es la dirección o rumbo que sigue una serie de

datos.

Voltaje: Tensión o diferencia de potencial,

es una fuerza electromotriz medida en volts (V)

entre dos puntos.

Variable Simulada (Dummy):

Conocida como variable del indicador o del límite, es un

simulador que toma como valor 0 o 1 para sustituir la ausencia o presencia de una variable.

(16)

 

ix

Abreviaturas

SEN

Sector Eléctrico Nacional

CFE

Comisión Federal de Electricidad

LyFC

Luz y Fuerza del Centro

AIE

Agencia Internacional de Energía

PIE

Productores Independientes de Energía

CONAE

Comisión Nacional para el Ahorro de la Energía

PAESE

Programa de Ahorro de Energía del Sector Eléctrico

FIDE

Fideicomiso para el Ahorro de la Energía Eléctrica

CRE

Comisión Reguladora de Energía

IIE

Instituto de Investigaciones Eléctricas

INEGI

Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Información

BM

Banco de México

PIB

Producto Interno Bruto

PNB

Producto Nacional Bruto

GWh

Giga Watts Hora, 1x10

9

Wh

MW

Mega Watts, 1X10

6

W

MWh

Mega Watts Hora, 1X10

6

Wh

KWh

Kilo Watts Hora, 1X10

3

Wh

$KWh

Costo por cada Kilo Watt Hora

Y

Consumo de Energía Trimestral por Usuario (variable dependiente)

AA

MT

/U

MT

AEE Trimestral Acumulado por Usuario Sector Media Tensión

AA

AT

/U

AT

AEE Trimestral Acumulado por Usuario Sector Industrial Alta Tensión

AA

Cm

/U

Cm

AEE Trimestral Acumulado por Usuario Sector Comercios

AA

S

/U

S

AEE Trimestral Acumulado por Usuario Sector Servicios

AA

Dm

/U

Dm

AEE Trimestral Acumulado por Usuario Sector Doméstico (Residencial)

AA

Ag

/U

Ag

AEE Trimestral Acumulado por Usuario Sector Agrícola

PIB

Mn

/U

MT

Producto Interno Bruto Manufacturero Elevado al año por Usuario Sector Media

Tensión

PIB

Mn

/U

AT

Producto Interno Bruto Manufacturero Elevado al Año por Usuario Sector

Industrial Alta Tensión

PIB

Cm

/U

Cm

Producto Interno Bruto Comercial Elevado al Año por Usuario Sector Comercios

PIB

Ag

/U

Ag

Producto Interno Bruto Agrícola Elevado al Año por Usuario Sector Agrícola

Vt

1

Variable Dummy Primer Trimestre del año

Vt

2

Variable Dummy Segundo Trimestre del año

(17)

 

x

Introducción

El descubrimiento de la energía eléctrica es, sin lugar a dudas, un acontecimiento de gran

trascendencia para la humanidad, este insumo está presente en cualquier actividad o labor del

ser humano, siendo éste un servicio básico. Es indiscutible que el sector eléctrico ha

desempeñado un papel prioritario en el desarrollo nacional, pues es insumo central, para la

actividad económica y de un gran efecto multiplicador en la calidad de vida de la población

[2]

.

A nivel mundial y regional, la situación de la energía eléctrica se presenta en tres etapas:

Primera Etapa. Antes de la crisis del petróleo de 1973, en diferentes países se presentó un

aumento considerable en el consumo de energía al aumentar el Producto Interno Bruto de cada

país. Así, los Estados Unidos tienen una alta dependencia energética de otras regiones del

mundo (en especial de México). En México la situación fue similar con una economía creciente.

Segunda Etapa. En esta etapa se inicia con la implementación de programas de manejo de

demanda en países miembros de la Agencia Internacional de Energía en lo sucesivo (AIE). A

finales de los 70’s nace el proyecto de sustitución de petróleo a otros combustibles al igual que

los criterios de selección y seguridad en el abastecimiento del petróleo de la AIE, el cual estaba

encaminado a impactar en el rendimiento energético y en riesgos financieros. Por su parte, en

México, a inicios de los 80’s se evidenció una posible limitación en la oferta de la energía

eléctrica en, el corto plazo, a raíz de grandes rezagos en materia de políticas energéticas,

escasez de financiamientos en obras nuevas y el posible crecimiento de la demanda de energía

eléctrica.

Tercera etapa. Conocida también como la administración de la energía

,

a nivel mundial a raíz de

(18)

 

xi

- Primera estrategia: Acelerar los procesos de construcción y puesta en servicio de

nuevas centrales generadoras eléctricas.

- Segunda estrategia: Realizar cambios en algunos conceptos de la Ley del Servicio

Público de Energía Eléctrica, a fin de permitir la participación del sector privado en la

generación de energía eléctrica Productores Independientes de Energía (PIE).

- Tercera estrategia: Se fijó como un objetivo primordial el ahorro y uso eficiente de

energía eléctrica, por lo cual se crean grandes instituciones como:

o

Comisión Nacional para el Ahorro de Energía (CONAE)

o

Programa de Ahorro de Energía del Sector Eléctrico (PAESE)

o

Fideicomiso para el Ahorro de Energía Eléctrica (FIDE)

o

Comisión Reguladora de Energía (CRE)

Todos estos esfuerzos con el propósito de

garantizar un suministro adecuado, eficiente,

oportuno y de calidad.

En el mismo sentido, a nivel mundial y nacional, existe una mayor

conciencia sobre la problemática del uso más eficiente y de la conservación de la energía en el

campo técnico, económico y político.

De tal suerte que uno de los retos más grandes para México fue impulsar el sector energético

con el objetivo de satisfacer oportunamente la demanda de la población, y así incrementar el

bienestar nacional, basándose en el criterio de que una escasez de los energéticos

representaba un freno en el desarrollo económico

[4]

.

(19)

 

xii

Con lo anterior, se atribuye que el crecimiento de consumo de electricidad entre los sectores

productivos del país ver figura 1, se ve influenciado por diversos factores los cuales tuvieron el

siguiente comportamiento entre los más importantes se menciona el impacto del crecimiento

económico (PIB sectorial), al pasar del año 2000 a 2005, de 6,071 a 6,700 miles de millones de

pesos respectivamente, variaciones climatológicas, el crecimiento demográfico (numero de

usuarios del SEN) al pasar de 93.83 a 114.14 millones de usuarios con electricidad del año

2000 al 2005, precio de la electricidad, el cuál ha incrementado de manera sustancial al pasar

en el año 2000 de 0.2016 $/MWh a 0.2542 $/MWh en el 2005, un gran moderador en el

consumo de electricidad son las medidas de ahorro de energía eléctrica promovidas por el

gobierno y aun más por la iniciativa privada pasando de 1,359 GWh en el año 2000 a 1,599

GWh en 2005 y el autoabastecimiento, cabe aclarar que este factor solo aplica al sector

industrial el cuál paso en el año 2002 de 6.82 GWh a 10.28 GWh en 2005.

Figura 1. Crecimiento y distribución por sector del consumo de electricidad 2000-2005, SEN.

Media

 

Tensión

34%

Alta

 

Tensión

26%

Comercios

8%

Servicios

4%

Doméstico

23%

Agricola

5%

2000

155,349 GWh

Media

 

Tensión

36%

Alta

 

Tensión

22%

Comercios

8%

Servicios

4%

Doméstico

25%

Agricola

5%

2005

169,757 GWh

Fuente: Estadísticas de ventas CFE, elaboración propia.

(20)

 

xiii

Se cita a continuación los trabajos realizados sobre el tema.

Secretaria de Energía, México 2006. Prospectiva del Sector Eléctrico 2006-2015

[5]

. Donde se

hacen proyecciones con base en supuestos macroeconómicos y considerando la evolución

reciente del sector eléctrico. Además de las estimaciones basadas en modelos econométricos,

se utilizan estudios regionales. Como variables se realizan supuestos macroeconómicos,

precios de los combustibles, población, vivienda y autoabastecimiento. Se obtuvo una tasa de

crecimiento anual de 4.8% en el consumo de electricidad, para los próximos 10 años, pasando

de 2005 a 2015 de 191.3 TWh a 304.7 TWh.

Comisión Federal de Electricidad, México 2006. Modelos Econométricos Sectoriales para la

Proyección del Mercado Eléctrico 2006-2015

[6]

. El estudio se enfoca a obtener estimaciones de

la potencia y la energía que se requerirá suministrar en el próximo decenio, se vinculó la

relación de diversas variables para cada sector, mediante el uso de modelos econométricos.

Demanda de electricidad, ventas de electricidad sectorial, indicadores económicos, demografía,

precios de energéticos utilizados en la generación de electricidad. Se obtuvieron resultados

similares al trabajo anterior, tasa de crecimiento anual de 4.6% en el consumo de electricidad,

para los próximos 10 años, llegando así a 296.7 TWh.

Nadeem A Burney (1995). Proyecciones de Energía Eléctrica a Nivel Internacional

[7]

. Analiza

mediante los métodos de Análisis de Regresión Múltiple (OLS), Método Ordinario de Mínimos

Cuadrados y/o (RC), Coeficientes Aleatorios, la relación entre el consumo de electricidad y

datos socioeconómicos GNP (Producto Nacional Bruto), años de escolaridad, urbanización y

densidad de población de diversos países. Se concluyó que el crecimiento ponderado para

cada año será del orden del 2%, dato que concuerda con el crecimiento mundial presentado en

la prospectiva eléctrica.

(21)

 

xiv

agregado (PBI minero y PBI no minero), población, tarifas eléctricas. Como resultados se tiene

que considerando un aumento del PBI y poblacional del 2.7% y 1.53% anual respectivamente,

se estimó un crecimiento promedio de 5.4% en la demanda agregada para el escenario

moderado del modelo anual, será de 19,735 GWh a 24,214 GWh.

Subdirección de Planeación Energética, República de Colombia 2004. Proyecciones de

Demanda de Energía Eléctrica y Potencia Máxima 2004-2013

[9]

, se utilizó análisis de

distribuciones históricas, métodos econométricos, metodología basada en modelos ARIMA y

pronósticos condicionados. Las variables utilizadas fueron: el PIB nacional, crecimiento de la

población, cargas especiales, pérdidas eléctricas, exportaciones eléctricas a Ecuador. Se

estimaron tres tasas de crecimiento año base 2004-45,771 GWh a 2013 escenario bajo

3.2%-61,962 GWH; medio 3.6%-64,716 GWh; y alto 3.9%-67,056 GWh, mismos que se obtienen a

través de los supuestos a marzo de 2004.

David Pérez Martín, Cuba, 2001. Pronóstico de Crecimiento de la Demanda a Largo Plazo

[10]

.

Es un modelo de simulación destinado a evaluar la demanda a mediano y largo plazo, basado

en la metodología "Modelo de Análisis para la Demanda de Energía" MAED-1. Se utilizó

diversos factores económicos PIB's, población, dos grandes sectores residencial y comercial.

Para tres escenarios (pesimista, intermedio y optimista). El modelo arrojó un crecimiento del

consumo en 42%, 67% y 81% para el escenario bajo, medio y alta, logrando gran efectividad, al

tener menos del 1% de error en comparación con los datos publicados por el ministerio de

energía de Cuba.

(22)

 

xv

Ahora para completar la información, se cita los siguientes trabajos, varios de ellos bastante

recientes, realizados para pronósticos de demanda de energía en países Europeos, Asiáticos,

Estados Unidos y México.

J.S. Hallman

[12]

(Engle, R.F., C.W.J. Granger and J.S. Hallman, J.S. (1989 y 1997)), en el cual

aplican la cointegración estacional al pronóstico de la demanda mensual de electricidad.

Granger y Engle

[13]

(1997) aplican sus aportaciones a la demanda de energía.

M.E. Beenstock

[14]

(1999) utilizó un Modelo de Regresión Dinámica y dos enfoques de

cointegración para estimar la demanda de electricidad en Israel.

Baraket, H., and M. A. M. Eissa

[15]

, (1989); Bentzen, J. and T. Engsted

[16]

(1993); Chang, H. and

Y. Hsing

[17]

(1991); Chang, Y. and E. Martinez-Chombo

[18]

(2003); Fouquet, Roger; Pearson,

Peter; Hawdon, David; Robinson, Colin and Stevens, Paul

[19]

(1997). Halvorsen, B. and B.

Larsen

[20]

(2001); Hass, R. and L. Schipper

[21]

(1998); Lin, Bo.Q.

[22]

(2003); Silk, J. I. and F.

Joutz

[23]

(1997); Westley, G.D.

[24]

(1992).

En el presente trabajo se consideró la posibilidad de combinar diferentes herramientas como en

los trabajos de referencia, la idea atrás de esto es encontrar la combinación de diferentes

métodos que permitan mejorar la evaluación de los factores que influyen en el crecimiento de

energía eléctrica en México en Giga Watts Hora (GWh), en el período comprendido entre 2000

y 2005.

(23)

 

xvi

Tabla 1, Cuadro resumen de los artículos que fueron apoyo para la tesis.

Trabajo o Artículo

Autor o Institución

Herramienta Utilizada

Variables

Resultados

Prospectiva del Sector Eléctrico

2006-2015

Secretaria de Energía,

México 2006

Se estima con base en supuestos

macroeconómicos y considerando la

evolución reciente del sector eléctrico.

Además de las estimaciones basadas

en modelos econométricos y se

utilizan estudios regionales.

Supuestos macroeconómicos,

precios de los combustibles,

población, vivienda y

autoabastecimiento.

Se estimó una tasa de crecimiento

anual de 4.8% en el consumo de

electricidad, para los próximos 10

años, pasando de 2005 a 2015 de

191.3 TWh a 304.7 TWh.

Modelos Econométricos

Sectoriales para la Proyección

del Mercado Eléctrico

2006-2015

Comisión Federal de

Electricidad, México 2006

El estudio se enfoca a obtener

estimaciones de la potencia y la

energía que se requerirá suministrar

en el próximo decenio. Se vincula la

relación de diversas variables para

cada sector, mediante el uso de

modelos econométricos.

Demanda de electricidad, Ventas

de electricidad sectorial,

indicadores económicos,

demografía, precios de energéticos

utilizados en la generación de

electricidad.

Se obtuvieron resultados similares al

trabajo anterior, tasa de crecimiento

anual de 4.6% en el consumo de

electricidad, para los próximos 10

años, llegando así a 296.7 TWh.

Proyecciones de Energía

Eléctrica a Nivel Internacional

Nadeem A Burney, 1995

Analiza mediante los métodos de

Análisis de Regresión Múltiple (OLS),

Método Ordinario de Mínimos

Cuadrados y/o (RC), Coeficientes

Aleatorios

Consumo de electricidad y datos

socioeconómicos GNP (Producto

Nacional Bruto), años de

escolaridad, urbanización y

densidad de población de de

diversos países.

Se concluye que el crecimiento

ponderado para cada año será del

orden del 2%, dato que concuerda

con el crecimiento mundial

presentado en la prospectiva

eléctrica.

Estimación de la Demanda

Agregada de Electricidad

periodo 2002-2006

José Gallardo, Luis

Bendezú y Javier

Coronado. Oficina de

Estudios Energéticos,

OSINERG, Perú, 2004

Tiene como principal objetivo plantear

el uso de modelos econométricos

alternativos para la realización de

proyecciones de la demanda eléctrica.

Se utilizan tres modelos

econométricos, uno de series de

tiempo, un modelo de corrección de

error y un modelo que desagrega la

demanda eléctrica en tres

componentes (residencial, minero y el

resto de la industria junto con el

comercio).

Variación de ventas electricidad,

PBI agregado (PBI minero y PBI no

minero), población, tarifas

eléctricas.

Considerando un aumento del PBI y

poblacional del 2.7% y 1.53% anual

respectivamente. Se estima un

crecimiento promedio de 5.4% en la

demanda agregada para el

escenario moderado del modelo

anual, será de 19,735 GWh a

24,214 GWh.

Proyecciones de Demanda de

Energía Eléctrica y Potencia

Máxima 2004-2013

Subdirección de

Planeación Energética,

Grupo de Demanda

Energética, Unidad de

Planeación Minero

Energético, República de

Colombia, 2004.

Se utiliza análisis de distribuciones

históricas, métodos econométricos,

metodología basada en modelos

ARIMA y pronósticos condicionados.

se utilizan el PIB nacional,

crecimiento de la población, cargas

especiales, perdidas eléctricas,

exportaciones eléctricas a

Ecuador.

Se obtienen tres tasas de

crecimiento año base 2004-45,771

GWh a 2013 escenario bajo

3.2%-61,962 GWH; medio

3.6%-64,716GWh; y alto

3.9%-67,056GWh , mismos que se

obtienen a través de los supuestos a

marzo de 2004.

Pronóstico de Crecimiento de la

Demanda a Largo Plazo

David Pérez Martín,

Cuba, 2001.

Es un modelo de simulación destinado

a evaluar la demanda a mediano y

largo plazo, basado en la metodología

"Modelo de Análisis para la Demanda

de Energía" MAED-1.

Se utilizan diversos factores

económicos PIB's, población, dos

grandes sectores residencial y

comercial. Para tres escenarios

(pesimista, intermedio y optimista).

El modelo arroja un crecimiento del

consumo en 42%, 67% y 81% para

el escenario bajo, medio y alta,

logrando gran efectividad, al tener

menos del 1% de error en

comparación con los datos

publicados por el ministerio de

energía de Cuba.

Modelo del Análisis para la

Demanda de Energía MED-2

Organismo Internacional

de Energía Atómica,

IAEA, Viena, 2007.

El modelo ahora permite la

representación específica del patrón

de consumo de energía del país

usando la metodología del MAED.

evalúa la demanda futura de energía

con base en escenarios de desarrollo

socio-económico, tecnológico y

demográfico a mediano y largo plazo.

penetración de tecnologías, datos

económicos y sociales, crecimiento

de la población, habitantes por

vivienda, electrodomésticos en la

población, modos de transporte,

sectorización industrial y

residencial.

Como resultado se obtiene la

demanda de energía final, la

demanda de electricidad, curva

eléctrica horaria y la curva de

duración de la carga.

(24)

 

xvii

respuesta a la siguiente pregunta: ¿Cual es la importancia otorgada al factor Y sobre el factor X,

para lograr una explicación sobre el crecimiento en el consumo de electricidad en México?.

Como resultado de la comparación de “a pares” se obtuvo el promedio global de las

ponderaciones, mismo que se muestra en la tabla 2, de acuerdo a la escala de Satty (ver anexo

A), esto con el fin de obtener el valor característico más grande y su correspondiente vector

característico que normalizado proporcionó la jerarquía o los porcentajes de importancia.

Tabla 2, Matriz de Comparación "a pares" de los factores que influyen en el crecimiento del consumo de

energía eléctrica.

Consumo

 

de

 

Energía

 

Eéctrica

PIB

 

Nacional

 

y

 

Sectorial

Precio

 

de

 

Electricidad

Clima

Usuarios,

 

SEN

Ahorro

 

de

 

Energía

 

Eléctrica

PIB

 

Nacional

 

y

 

Sectorial

1.0

2.1

5.4

1.0

2.5

Precio

 

de

 

Electricidad

0.5

1.0

4.6

0.6

2.4

Clima

0.2

0.2

1.0

0.2

0.5

Usuarios,

 

SEN

1.0

1.6

6.2

1.0

4.2

Ahorro

 

de

 

Energía

 

Eléctrica

0.4

0.4

2.0

0.2

1.0

3.1

5.4

19.2

3.0

10.6

Fuente: Encuesta a grupo de expertos, (ver anexo A).

Los promedios obtenidos permiten ver que los expertos dan igualdad de importancia a tres de

ellos, siendo el factor “clima” quien resultó ser el menos importante que los factores de PIB,

usuarios y precios del energético. Los resultados se muestran en el anexo A.

(25)

 

xviii

Tabla 3, Matriz normalizada (pesos específicos de los factores).

Consumo

 

de

 

Energía

 

Eéctrica

PIB

 

Nacional

 

y

 

Sectorial

Precio

 

de

 

Electricidad

Clima

Usuarios,

 

SEN

Ahorro

 

de

 

Energía

 

Eléctrica

PIB

 

Nacional

 

y

 

Sectorial

0.325

0.394

0.281

0.327

0.240

Precio

 

de

 

Electricidad

0.153

0.185

0.242

0.204

0.225

Clima

0.060

0.040

0.052

0.054

0.048

Usuarios,

 

SEN

0.333

0.304

0.322

0.335

0.393

Ahorro

 

de

 

Energía

 

Eléctrica

0.128

0.078

0.104

0.081

0.095

1.0

1.0

1.0

1.0

1.0

Vector de prioridad de los factores, es el nivel jerárquico que otorgaron los expertos, el cual se

obtiene a partir del promedio aritmético de la fila de cada factor, multiplicando por 100, que se

muestra en la tabla 4.

Tabla 4, Vector de prioridad (factor/promedio).

PIB

 

Nacional

 

y

 

Sectorial

w1

31%

Precio

 

de

 

Electricidad

w2

20%

Clima

w3

5%

Usuarios,

 

SEN

w4

34%

Ahorro

 

de

 

Energía

 

(26)

 

xix

Como consecuencia de la jerarquización, surge la gráfica 2, que permite identificar visualmente

en una sola revisión las principales características (importancia de los factores) vitales a las que

es importante prestar atención y de esta manera, utilizar todos los recursos necesarios para

llevar a cabo una acción correctiva sin malgastar esfuerzos

[25]

. Se observa entonces que los

usuarios, PIB sectorial y precio de la electricidad son el 85% de la problemática total.

Gráfica 2, Gráfica de Pareto, caracterización e importancia de los principales factores a evaluar.

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

Usuarios,

 

SEN

PIB

 

Nacional

 

y

 

Sectorial

Precio

 

de

 

Electricidad

Ahorro

 

de

 

Energía

 

Eléctrica

Clima

Fuente: Resultado de la jerarquización de los factores.

Con la información disponible, la tesis se estructuró e integró en los siguientes capítulos:

(27)

 

xx

Capítulo 2, Análisis de Datos. Se integró los datos de las variables (factores) elegidas y se

realizó el tratamiento estadístico de los mismos, se conformó una base de datos que sirvió para

la modelación y/o construcción del modelo matemático para cada sector del SEN.

Capítulo 3, Modelación y Construcción del Modelo. Se tomó los datos analizados para

desarrollar el modelo de regresión múltiple, obteniéndose los modelos para cada uno de los

sectores bajo estudio.

Capítulo 4, Resultados. Se inició con la evaluación de las variables (factores) causales en el

periodo 2000-2005, así mismo, se resumió los resultados que arrojan los modelos y, también se

describió la estimación del consumo medio por usuario para un horizonte de 5 años.

Capítulo 5, Validación. Se realizó la comparación de los resultados con otros trabajos existentes

en relación al consumo de energía eléctrica.

Conclusiones y/o Recomendaciones. Se dan las conclusiones correspondientes congruentes

con los objetivos planteados en la tesis y, en su caso, se proponen algunas recomendaciones.

(28)

 

xxi

Justificación

La energía eléctrica es un insumo que tiene que ver con la calidad de vida de los integrantes de

la sociedad y es de gran relevancia conocer de que manera influye un factor (variable) en el

consumo de electricidad de algún sector de la sociedad, esto coadyuvará a aplicar acciones que

aumenten o bajen el efecto de dicho factor.

Al tener una idea cercana de cómo influye cada factor de manera cuantitativa en el consumo

eléctrico nacional, se podrá implementar medidas correctivas que aumenten o disminuyan el

impacto de estos, para el bien de la economía nacional. Ejemplo: al tener un efecto negativo de

MWh en la parte económica, del sector comercial, las entidades correspondientes tendrán

elementos para aplicar algún programa que contrarreste este efecto negativo y hacerlo positivo

en el corto o mediano plazo.

Actualmente no se cuenta con indicadores que permitan valorar los alcances e impacto de cada

factor en el crecimiento del consumo eléctrico, de tal suerte que es conveniente la necesidad de

elaborar un algoritmo que cuantifique lo antes mencionado.

(29)

 

xxii

Objetivo General

Evaluar cuantitativamente el impacto de los principales factores causales en el crecimiento

anual del consumo de energía eléctrica en México, en el período comprendido entre 2000 y

2005.

Objetivos Particulares

9

Realizar el tratamiento estadístico de datos (energía eléctrica, número de usuarios SEN,

PIB sectorial, precio de la electricidad, ahorro de energía eléctrica, autoabastecimiento y

clima).

9

Elaborar el modelo de regresión lineal múltiple para los sectores industrial y comercial

(media tensión), industrial (alta tensión), comercial, servicios, residencial (doméstico) y

agrícola.

9

Cuantificar anualmente los impactos de cada factor en GWh a los sectores

seleccionados.

9

Estimar el consumo medio por usuario de acuerdo al modelo obtenido, en el crecimiento

anual del consumo de energía eléctrica con un horizonte a 5 años.

(30)

Capítulo 1

(31)

 

2

Se abordan las teorías y conceptos necesarios que soporten la investigación:

1.1 Teoría General de Sistemas

Un sistema es una reunión o conjunto de elementos relacionándose en una forma organizada

que tienen como finalidad cumplir un objetivo particular

[27]

.

PIEs

SHCP

INE

PEMEX

PAESE

SENER

LyFC

FIDE

CONAE

CFE

I

Tec

IIE

SEMARNAT

NUEVAS

FUENTES

DE ENERGIA

CRE

Figura 1.1 Representación gráfica de la energía eléctrica en México

Fuente: Elaboración propia, sistema holístico

Sistema: ”Energía Eléctrica en México”

(32)

 

3

NFE

Nuevas fuentes de energía alternas en México y en el Mundo

PEMEX Petróleos

Mexicanos

SHCP

Secretaría de Hacienda y Crédito Público

CFE

Comisión Federal de Electricidad

LyFC

Luz y Fuerza del Centro

PIEs

Productores Independientes de Energía

SENER

Secretaria de Energía

PAESE

Programa de Ahorro de Energía para el Sector Eléctrico

CONAE

Comisión Nacional para el Ahorro de Energía

FIDE

Fideicomiso para el Ahorro de la Energía Eléctrica

IIE

Instituto de Investigaciones Eléctricas

CRE

Comisión Reguladora de Energía

INE

Instituto Nacional de Ecología

SEMARNAT Secretaría de Medio Ambiente y Recurso Naturales

Restricciones: Recursos electricidad, perdidas, tecnología, equipos, etc.…

Subsistemas:

FP.- Fuentes Primarias (Gas, Combustóleo, Carbón, Uranio, Agua, Viento)

GE- Generación de Electricidad (

Termoeléctrica, Nuclear, Hidroeléctrica, Eoloeléctrica, Ciclo Combinado)

TE.- Transmisión de Electricidad (Alta Tensión 400, 230 y 161 KV)

DE.- Distribución de Electricidad (Industrias, Comercios, Servicios, Residencias, Agrícolas)

PE.- Perdidas de Electricidad (Externas, Técnicas, Robos)

Los sistemas se caracterizan por los siguientes conceptos.

(33)

 

4

Proceso de conversión: Los sistemas organizados están dotados de un proceso de conversión

por el cual los elementos del sistema pueden cambiar de estado para ser elementos de salida,

generalmente el proceso de conversión agrega valor y utilidad a las entradas, al convertirse en

salidas, si por el contrario le resta atributos y valor a las entradas, se dice que el sistema

impone costos e impedimentos.

Salidas o Resultados: Son los resultados del proceso de conversión del sistema y cuentan con

resultados, éxitos o beneficios.

1.2 Ingeniería Eléctrica

Se utilizaran los conceptos y teorías como: electrotecnia, instalaciones eléctricas, tarifas

eléctricas, administración de la energía (demanda), fuentes de generación. De las cuales cada

una de ellas será de gran utilidad, con el fin de entender más acerca del sector eléctrico.

Electrotecnia: Es la ciencia que se encarga de estudiar las aplicaciones técnicas de la

electricidad, de igual forma, las leyes de los fenómenos eléctricos y electromagnéticos desde el

punto de vista práctico. Esto para conocer el comportamiento de la electricidad dentro del SEN,

sus conexiones, y cuantificar las principales magnitudes y unidades utilizadas en la parte

eléctrica.

Instalaciones Eléctricas: Con esto se conoce el concepto y los elementos que integran un

sistema eléctrico, así como, a simular su comportamiento, la aplicación de la potencia eléctrica

(watts), voltaje (volts), intensidad de corriente (amperes), resistencia (ohms), tarifas eléctricas

(ver anexo B), y su regionalización en el SEN etc.

(34)

 

5

apoyan este tipo de acciones, mediante asesorías o financiamientos directos a los usuarios del

SEN (ver bibliografía).

Fuentes de Generación: Es la teoría que se encarga de analizar la generación de energía

eléctrica, que en términos generales, consiste en transformar alguna clase de energía, (química,

mecánica, térmica, luminosa) en energía eléctrica, así como, las fuentes y tecnologías utilizadas

para generarla ejemplo: tecnología convencional termoeléctrica, ciclo combinado y su fuente

primaria son los derivados del petróleo; tecnología alternativa, eoloeléctrica y su fuente primaria

es el viento (no contamina). Cabe mencionar que México cuenta con estas dos tecnologías y

algunas otras, tal como se muestra en la Figura 1.1.

1.3 Estadística

La estadística se ocupa de los métodos y procedimientos para recoger, clasificar, resumir, hallar

regularidades y analizar los datos

[28]

, siempre y cuando la variabilidad e incertidumbre sea una

causa intrínseca de los mismos; así como de realizar inferencias a partir de ellos, con la

finalidad de ayudar a la toma de decisiones y, en su caso, formular predicciones.

De acuerdo al párrafo anterior esta teoría se utilizará para analizar las series de datos

históricas, es decir, ver su agrupamiento, las fuentes, la disponibilidad, en la tabla 1.1, se

muestran los datos para la elaboración de este trabajo (ver anexo C), el filtrado de los datos y la

preparación para ingresarlos al modelo matemático, se describe en el capítulo 2.

Tabla 1.1, Series utilizadas de las variables (factores).

Fuente

Variable

Período de

Agrupamiento

Cobertura

Unidad

Periodo de

Análisis (modelo)

Banxico,

INEGI

PIB

Trimestral elevado

al año

Nacional

Miles de $ 1993.

2000 -2005

Banxico,

INEGI

PIB

Anual

Estatal

Miles de $ 1993.

2000 -2004

CFE-FIDE

Consumo Mensual

Regional

MWh

2000

-2005

CFE-FIDE

Usuarios Mensual

Regional

Unidades

2000

-2005

FIDE

Ahorro Anual

Estatal

GWh

2000

-2005

CFE-FIDE

Precio de la

energía

Anual

Nacional

Miles de $/ MWh

2000 -2005

CFE-FIDE

Autoabasteci

miento

Trimestral Regional

GWh

2002

-2005

SMN

Varias

variables de

clima

Mensual

meteorológicas

Estaciones

Depende de la

variable

2000 -2005

(35)

 

6

Se analizará el comportamiento de algunas de estas series, con el fin de identificar

inconsistencias en los datos, en caso de existir, se propondrán datos alternos mediante la

ayuda de tendencias sobre la misma serie, prorrateos, promedios móviles y juicio de expertos.

Una vez terminado el análisis estadístico se agruparan las series en forma regional, por sector

(ver capitulo 2 y anexo D) y trimestralmente. Cabe mencionar que para los modelos se

ingresaran datos a nivel nacional por sector productivo.

Cuando coloquialmente se habla de estadística, se suele pensar en una relación de datos

numéricos presentada de forma ordenada y sistemática. Esta idea es la consecuencia del

concepto popular que existe sobre el término y que cada vez está más extendido debido a la

influencia de nuestro entorno, ya que hoy día es casi imposible que cualquier medio de difusión,

periódico, radio, televisión, etc., no aborde diariamente con cualquier tipo de información

estadística sobre accidentes de tránsito vehicular, índices de crecimiento de población, turismo,

tendencias políticas, etc.

1.4 Pronósticos y Series de Tiempo

Una serie de tiempo

[29]

es una descripción del pasado mediante la variable aleatoria de interés,

un procedimiento lógico para pronosticar el futuro es usar estos datos históricos.

Con base en las series de tiempo y una vez que se obtenga el modelo de regresión lineal

múltiple para cada sector bajo análisis, se realizará una proyección del consumo medio por

usuario (MWh/usuario). Con la ayuda de la tendencias de cada serie de tiempo (ver capitulo 4).

Para obtener un pronosticó o tendencia se pueden emplear técnicas cualitativas y cuantitativas.

1.5 Econometría

(36)

 

7

Los Modelos Econométricos, en el contexto del consumo de Energía Eléctrica pueden ser

descritos como la ciencia y el arte de la especificación, estimación, prueba y evaluación de

modelos de procesos económicos, ambientales y sociales que regulan la demanda de

electricidad.

Los modelos econométricos han sido la herramienta más utilizada en los estudios con fines

similares al que ahora nos ocupa. Esto ha dado lugar a que investigadores de gran nivel en

diferentes partes del mundo hayan dedicado gran parte de su vida a la búsqueda de los mejores

modelos y de las condiciones que hacen mejor la elección de un modelo sobre otro. De esta

rama se desprende la aplicación, regresión lineal múltiple.

1.6. Metodología de Investigación de Operaciones

A continuación se describirá la metodología a emplear para ir obteniendo el conjunto de

conocimientos necesarios para la solución del problema que ocupa y que tiene una serie de

partes conducentes a lograrlo.

Descripción de la Metodología

La metodología que se utilizará es la de Investigación de Operaciones, en adelante (IO)

[31,32]

,

donde las fases son:

1.

Definición del Problema

.- Se definió el sistema real en donde se presenta el problema o

problemática con un gran número de variables y factores a identificar. En este apartado

se realizó jerarquización analítica.

2.

Análisis de Datos.-

Se obtuvieron los datos que alimentaran el modelo, se realizó un

análisis de ellos y a su vez se prepararon para su ingreso a la modelación de los sectores

bajo estudio.

3.

Formulación del Modelo.-

Una vez definidas las variables se procedió a construir el

modelo cuantitativo, con la ayuda del modelo de regresión lineal múltiple, se identificó y

simplificó las relaciones entre las variables.

4.

Solución del Modelo.-

Con la ayuda del modelo de regresión lineal múltiple se obtuvo

(37)

 

8

energía eléctrica a nivel nacional, además se consiguió realizar una proyección del

consumo medio por usuario (MWh/usuario) para cada sector bajo estudio.

5.

Evaluación del Modelo (validación).-

Con base en los resultados se realizó una

comparación con otros resultados (CFE y LFC), ventas de energía eléctrica y se aplicaron

pruebas de errores a los resultado obtenidos (error cuadrático medio, media estadística

Durbin-Watson, U de Theil y McLaughlin.

6.

Decisiones.-

Figura 1.2, Metodología de I.O.

M undo Real

(sist ema)

Definición del

Problema

Análisis de

Dat os

Formulación

del M odelo

Pruebas de

Solución

Solución

del M odelo

Decisiones

(38)

Capítulo 2

Figure

Figura 1. Crecimiento y distribución por sector del consumo de electricidad 2000-2005, SEN

Figura 1.

Crecimiento y distribución por sector del consumo de electricidad 2000-2005, SEN p.19
Figura 1.1 Representación gráfica de la energía eléctrica en México

Figura 1.1

Representación gráfica de la energía eléctrica en México p.31
Tabla 1.1, Series utilizadas de las variables (factores).

Tabla 1.1,

Series utilizadas de las variables (factores). p.34
Tabla 2.1, Características de los datos fuente.

Tabla 2.1,

Características de los datos fuente. p.39
Figura 2.1, Regiones de Distribución .

Figura 2.1,

Regiones de Distribución . p.40
Tabla 2.2, Definición de sectores por el agrupamiento de tarifas.

Tabla 2.2,

Definición de sectores por el agrupamiento de tarifas. p.43
Tabla 2.3, Factores de ponderación para regionalizar el ahorro de energía eléctrica.

Tabla 2.3,

Factores de ponderación para regionalizar el ahorro de energía eléctrica. p.48
Tabla 2.4, Matriz de correlaciones PIB - Consumo por sector

Tabla 2.4,

Matriz de correlaciones PIB - Consumo por sector p.54
Tabla 3.4, Variables (factores) Media Tensión.

Tabla 3.4,

Variables (factores) Media Tensión. p.63
Tabla 3.9, Variables (factores) Media Tensión con variables simuladas.  Región Periodo C MT /U MT        Y A MT /U MT       x 1 PIB Mn /U MT    x2 Clima      x3 Precio      x4 Vt 1             x5 Vt 2             x6 Vt 3             x7 Nacional 2000_1 114.

Tabla 3.9,

Variables (factores) Media Tensión con variables simuladas. Región Periodo C MT /U MT Y A MT /U MT x 1 PIB Mn /U MT x2 Clima x3 Precio x4 Vt 1 x5 Vt 2 x6 Vt 3 x7 Nacional 2000_1 114. p.67
Tabla 3.11, de Coeficientes modelo 4 variables y variables simuladas.  Modelo

Tabla 3.11,

de Coeficientes modelo 4 variables y variables simuladas. Modelo p.68
Tabla 3.14, Variables (factores) Media Tensión sin la variable precio y con variables simuladas

Tabla 3.14,

Variables (factores) Media Tensión sin la variable precio y con variables simuladas p.69
Tabla 3.16, de Coeficientes sin la variable precio y con variables simuladas.  Modelo

Tabla 3.16,

de Coeficientes sin la variable precio y con variables simuladas. Modelo p.70
Tabla 3.17, Coeficiente de determinación múltiple sin la variable precio y con variables simuladas

Tabla 3.17,

Coeficiente de determinación múltiple sin la variable precio y con variables simuladas p.70
Tabla 3.22, Coeficiente de determinación múltiple sin la variable clima y con variables simuladas.

Tabla 3.22,

Coeficiente de determinación múltiple sin la variable clima y con variables simuladas. p.72
Tabla 3.24, Resumen de modelos obtenidos, por sector para el SEN.

Tabla 3.24,

Resumen de modelos obtenidos, por sector para el SEN. p.75
Tabla 4.1, Comportamiento de factores, Sector Agrícola, SEN 2000-2005.

Tabla 4.1,

Comportamiento de factores, Sector Agrícola, SEN 2000-2005. p.77
Tabla 4.2, Efectos de los factores en MWh, Sector Agrícola, SEN 2000-2005.

Tabla 4.2,

Efectos de los factores en MWh, Sector Agrícola, SEN 2000-2005. p.78
Tabla 4.3, Efectos en GWH Sector Agrícola (SEN).

Tabla 4.3,

Efectos en GWH Sector Agrícola (SEN). p.81
Tabla 4.4, Efectos en GWH Sector Eléctrico Nacional.

Tabla 4.4,

Efectos en GWH Sector Eléctrico Nacional. p.82
Tabla 5.2, Pruebas de Error Estadísticas, Sector Media Tensión (SEN).

Tabla 5.2,

Pruebas de Error Estadísticas, Sector Media Tensión (SEN). p.87
Tabla F1.2, Variables (factores) Alta Tensión con variables simuladas.

Tabla F1.2,

Variables (factores) Alta Tensión con variables simuladas. p.141
Tabla F2.2, Variables (factores) Comercios con variables simuladas.  Región Periodo C Cm /U Cm      Y AA Cm /U Cm  x 1 PIB Cm /U Cm    x2 Vt 1      x3 Vt 2      x4 Vt 3      x5 Nacional 2000_1 1.106 0.045 125.611 1 0 0 Nacional 2000_2 1.187 0.048 133.442 0

Tabla F2.2,

Variables (factores) Comercios con variables simuladas. Región Periodo C Cm /U Cm Y AA Cm /U Cm x 1 PIB Cm /U Cm x2 Vt 1 x3 Vt 2 x4 Vt 3 x5 Nacional 2000_1 1.106 0.045 125.611 1 0 0 Nacional 2000_2 1.187 0.048 133.442 0 p.145
Tabla F2.6, Incremento de la varianza con variables simuladas.

Tabla F2.6,

Incremento de la varianza con variables simuladas. p.146
Tabla F3.1, Regresiones posibles método paso a paso.  Número de  Variables p Variables del Modelo R 2 p SS R (p) SS E (p) MS E (p) R 2 p C p Modelos 1 2 x 2 0.0000 0.0000 11.0052 0.5002 -0.0455 382.2 Y = 11.126 + 0 Clima 1 2 x 3 0.9264 10.1950 0.8102 0.036

Tabla F3.1,

Regresiones posibles método paso a paso. Número de Variables p Variables del Modelo R 2 p SS R (p) SS E (p) MS E (p) R 2 p C p Modelos 1 2 x 2 0.0000 0.0000 11.0052 0.5002 -0.0455 382.2 Y = 11.126 + 0 Clima 1 2 x 3 0.9264 10.1950 0.8102 0.036 p.148
Tabla F3.2, Variables (factores) Servicios con variables simuladas.  Región Periodo C S /U S          Y AA S /U S       x 1 Vt 1       x2 Vt 2       x3 Vt 3       x4 Nacional 2000_1 12.262 0.833 1 0 0 Nacional 2000_2 12.531 0.839 0 1 0 Nacional 2000_3 11.9

Tabla F3.2,

Variables (factores) Servicios con variables simuladas. Región Periodo C S /U S Y AA S /U S x 1 Vt 1 x2 Vt 2 x3 Vt 3 x4 Nacional 2000_1 12.262 0.833 1 0 0 Nacional 2000_2 12.531 0.839 0 1 0 Nacional 2000_3 11.9 p.149
Tabla G10 y Gráfica G10, Tendencia Sector Doméstico (Residencial) 2000-2010.

Tabla G10

y Gráfica G10, Tendencia Sector Doméstico (Residencial) 2000-2010. p.169
Tabla G11 y Gráfica F11, Tendencia Sector Agrícola 2000-2010.

Tabla G11

y Gráfica F11, Tendencia Sector Agrícola 2000-2010. p.170
Tabla H2. Pruebas de Error Estadísticas, Sector Comercios.

Tabla H2.

Pruebas de Error Estadísticas, Sector Comercios. p.172
Tabla H4. Pruebas de Error Estadísticas, Sector Doméstico (residencial).

Tabla H4.

Pruebas de Error Estadísticas, Sector Doméstico (residencial). p.174

Referencias

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