Este trabajo de grado tiene como objeto la presentación de los métodos utilizados para el pronóstico de demanda de energía eléctrica en sistemas de distribución. En primera instancia se realiza la descripción de cada uno de los métodos, luego se presenta la metodología o procedimiento para su aplicación y posteriormente se hace la implementación de los mismos; para ello se hace uso de los siguientes programas:
Excel, XLSTAT, Minitab 15, MATLAB V2012b, SPSS 20. Se hace el modelamiento de la demanda utilizando datos históricos según los métodos expuestos en el texto y los disponibles en cada software. En el caso de MATLAB V2012b se realiza un código que aplica el método de distribución de probabilidad y redes neuronales artificiales. A partir de los resultados obtenidos se procede a determinar el modelo que mejor se ajusta al comportamiento de la demanda y con el cual es conveniente realizar el pronóstico, para la muestra de datos el modelo que presento mejor ajuste fue el generado por Redes Neuronales Artificiales con un coeficiente de correlación de 0,9985. Cabe mencionar que los resultados obtenidos son para fines académicos puesto que la base de datos disponible cuenta con 40 registros que corresponde a 3 años y 4 meses, y en la práctica se debe contar, por lo menos, con registros de 10 años para el pronóstico de demanda de energía eléctrica.