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1
Importancia de la Proyección de
la Demanda
Ing. Diego Peña

Solicitudes de conexión al Sistema Eléctrico
• ¿Qué es una factibilidad de
servicio?
Determina la necesidad y viabilidad
de construcción de redes para el
transporte de la energía hasta las
instalaciones del cliente.
2

¿Cuando se solicita un estudio de factibilidad de
servicio?
Cuando se requiera la conexión a un nivel de tensión superior al que se encuentra conectado un
usuario.
Cuando la instalación implica montaje de transformador.
Cuando la instalación está ubicada en el centro de la ciuda
Cuando son instalaciones de cargas especiales (cámaras, semaforización,
publicidad, elementos de cable operadores entre otros).
3

¿Cuando se solicita un estudio de factibilidad de
servicio?
Cuando la instalación es trifásica.
Cuando la instalación está ubicada en zona rural regional.
Cuando la conexión se realizará a una red o a un transformador de
propiedad de un tercero.
Cuando el cliente quiere contratar un servicio de respaldo de energía.
Cuando el cliente solicita una reforma por aumento o disminución de
capacidad.
4

Factibilidades: Ejemplo
1
La factibilidad consiste en una ampliación carga trifásica tipo industrial, actualmente se encuentra en el
circuito XC5 a nivel de tensión 13.2 kV. La carga nueva a instalar es de 630 kVA.
Alimentador: XC5 Actual
Capacidad [ MVA ] 7.430
Hora de máxima demanda 15:00:00
Potencian Activa [MW ] 7.38
Potencia Reactiva [ MVAR ] 3.67
Potencia Aparente [ MVA ] 8.24
Factor de Potencia 0.90
Cargabilidad Alimentador [ % ] 110.9
Cargabilidad líneas del alimentador [ % ] 110.9
Perdidas día [ % ] 1.81
Tensión máxima en el alimentador [p.u.] 1.06
Tensión mínima en el alimentador [p.u.] 0.92
Carga,
630kVA
XC3
XC5
Enlace propuesto
5

Factibilidades: Ejemplo
1
Se realizó la sensibilidad en el circuito XC3, contemplando la construcción de aproximadamente 250
metros y por consiguiente el traslado de carga de XC5 hacia XC3
Carga,
630kVA
XC3
XC5
Enlace propuesto
Alimentador: XC3
Capacidad [ MVA ] 12.57 12.57
Hora de máxima demanda 14:45:00 14:45:00
Potencian Activa [MW ] 4.79 5.42
Potencia Reactiva [ MVAR ] 2.56 2.78
Potencia Aparente [ MVA ] 5.43 6.10
Factor de Potencia 0.88 0.89
Cargabilidad Alimentador [ % ] 43.17 48.52
Cargabilidad líneas del alimentador [ % ]
127.4 Y
74.3
143.2 Y
83.5
Perdidas día [ % ] 1.91 2.16
Tensión máxima en el circuito [p.u.] 1.074 1.073
Tensión mínima en el circuito [p.u.] 0.951 0.946
Actual
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Con 100%
de la Carga
- Abrir línea CMVL1739,
- Corroborar línea CMVL1945 de aproximadamente 20 metros, tenga un conductor con calibre 3/0 ACSR
o con características similares.

¿Qué es pronóstico?
8
El pronóstico es una herramienta para
predecir el futuro, ya sea de forma
cuantitativa o cualitativa, basándose en
información actual o pasada.
Proporciona una estimación de cómo
podrían ser las cosas en el futuro.
Un buen pronóstico ayuda a una
organización a anticiparse a los eventos
y planificar estrategias.

Los pronósticos de demanda son clave para el
planeamiento de la operación de los sistemas
eléctricos:
1. Evaluar si habrá un déficit de capacidad de
generación.
2. Identificar la necesidad de construir nuevas
plantas de generación.
3. Determinar si se requiere la expansión del
sistema de transmisión.
4. Impulsar políticas de ahorro energético.
El objetivo principal es utilizar los pronósticos de
demanda para un buen planeamiento y toma de
decisiones en la operación de los sistemas eléctricos.
,
Importancia de los pronósticos de
la demanda
9

FACTORES QUE INFLUYEN EN EL
PRONÓSTICO DE DEMANDA DE
ENERGÍA ELÉCTRICA
1
0

Factores geográficos
1
1
Características de consumo de energía
eléctrica en una zona de consumo:
 Varían con la temperatura, humedad y
velocidad del viento.
 Diferentes para cada estación del año y
zona geográfica.
La temperatura es el factor más relevante
debido al comportamientos de los
consumidores que dependen de esta
variable.

Factores climáticos
1
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Ecuador es un país ubicado en el trópico, lo que significa
que experimenta estaciones climáticas distintas a lo largo
del año.
Los consumidores pueden ajustar su demanda de
electricidad según las condiciones climáticas específicas de
cada región.
La causa de mayor variabilidad climática en el país se debe
al fenómeno conocido como "el Niño" y su fase opuesta "la
Niña“, los cuales impactan de manera significativamente el
caudal de las centrales de generación, que en su mayoría
son centrales hidroeléctricas.

Hábitos de consumo
1
3
Este factor abarca el comportamiento de la
población en cuanto al consumo de
electricidad debido a la carencia de cultura de
ahorro o consumo eficiente del servicio,
frecuencia de utilización de
electrodomésticos, dispositivos de cómputo y
comunicación principalmente.
También incluye las conductas adoptadas por
los consumidores en días festivos, laborales,
fines de semana, fines de semana con
festivos, semana santa o vacaciones.

Utilización de terrenos
1
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El incremento de la demanda de electricidad
está relacionado con la construcción y uso de
más terrenos, (como urbanizaciones, parques,
avenidas y centros comerciales.)
Un método de pronóstico de demanda de
energía eléctrica utiliza el “Uso de la Tierra”

Planes Industriales
1
5
 Electricidad es el recurso energético más
utilizado en la industria.
 La electricidad representa cerca o más del 50%
en la industria.
Por lo tanto, es primordial considerar:
Comportamiento del sector industrial.
Construcción de posibles nuevas plantas
industriales.
Expansión de las plantas existentes en una zona o
región específica.

Planes municipales
1
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El consumo de electricidad de una zona está
influenciado por estos planes de
ordenamiento territorial, porque nos dicen
cómo construir nuestros hogares y eso afecta
la cantidad de electricidad que necesitamos
en ese lugar.

Planes de Desarrollo Comunitario
1
7
Los planes de desarrollo comunitario son
proyectos originados en la comunidad en pro
de la transformación y evolución
socioeconómica de la misma, desde esta
plataforma se impulsan programas turísticos,
creación de empresas, fortalecimiento de
infraestructura entre otros.
De allí nace la relación intrínseca con el
consumo de electricidad que dichos
programas propiciarían.

Densidad de Carga
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La densidad de carga es una medida de cuánta
carga eléctrica hay en un lugar específico (área
o volumen.)
Se puede medir en kVA por metro cuadrado y
se define como la carga instalada por unidad
de área.
Conociendo la densidad de carga y el área de
la sección en estudio, se puede conocer el
valor de la carga instalada.

Crecimiento demográfico
1
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En la medida en que aumenta la población,
se incrementa el número de consumidores de
electricidad quienes requieren del uso de la
misma para sus electrodomésticos y
dispositivos electrónicos.
Además, este crecimiento demográfico incide
en el aumento de fabricación de productos
en general, para satisfacer la demanda de los
mismos y en esta misma relación se
incrementa el consumo de energía eléctrica
dado que estos precisan mayoritariamente de
este recurso en su proceso de elaboración.

Recopilación de datos históricos
2
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La información histórica es de vital
importancia en la proyección de demanda de
electricidad pues con estos podemos:
- Generar patrones de consumo.
- Analizar su comportamiento en un periodo
de tiempo determinado.
- Proyectarlo al futuro la demanda con el fin
de anticiparse a los hechos y tener planes
estratégicos para dichos escenarios.

Características de la Recopilación de Datos
Corto Plazo:
Importante tener en cuanta las
variación de carga.
Datos por año: (365*24)= 8760
valores de demanda
Mediano y Largo Plazo :
Demanda máxima por estaciones.
Invierno, Verano.

PIB / Nivel Socioeconómico
2
2
Existe una relación positiva entre PIB y el
consumo de electricidad, esta relación se
debe no solamente a que el crecimiento del
PIB induce a un aumento en la demanda de
electricidad, al incrementarse el
equipamiento de los hogares, aumentando la
cantidad de electrodomésticos , dispositivos
electrónicos y la frecuencia de utilización de
los mismos.
El crecimiento económico implica un mayor
nivel de producción industrial con el fin de
satisfacer la demanda de los consumidores de
bienes o servicios.

Tarifas
2
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Para los usuarios regulados o residenciales
este factor es indiferente puesto que el
consumo es del orden de los cientos de kWh
y están obligados a pagar la energía según la
tarifa dispuesta por la empresa de energía y
regulada por la ARCERNNR.

Tipo de Demanda:
• Energía
• Potencia
El pronostico de Demanda de Energía Eléctrica puede
realizarse a partir de:
 Usuarios (Residencial, Comercial e Industrial)
 Transformador
 Circuito Primario
 Subestación
 Zona
 Sistema
Proyección de Demanda

Horizonte de la proyección de demanda
2
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Los pronósticos de demanda de energía son una
parte integral de la planificación de la operación
de los sistemas eléctricos de potencia.
del período
se pueden
a planificar, los
dividir en cuatro
Dependiendo
pronósticos
horizontes:
• Largo plazo.
• Mediano plazo.
• Corto plazo.
• Muy corto plazo.

2
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El pronóstico de demanda de
energía de largo plazo
Este pronóstico es necesario para:
 Nuevas centrales de generación de energía
eléctrica
 Expansión del sistema de transmisión de
energía
 Determinar políticas de regulación de
precios.
Tiene un horizonte de previsión de cinco a
veinte años.

2
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energía de mediano plazo
Este pronóstico es necesario para:
• Planificar las compras de energía
• Realizar programas de mantenimientos de
las unidades de generación y redes de
distribución.
• Coordinar contratos de compra/venta de
energía.
• Realizar evaluaciones de ingresos.
Tiene un horizonte que puede comprender
entre dos hasta cinco años.

2
8
energía de corto plazo
Se utiliza para:
• La programación del despacho económico de
las unidades de generación.
• Realizar análisis de seguridad y calidad de la
infraestructura eléctrica
• Programación de mantenimientos menores
de las unidades generadoras y redes de
distribución.
El pronóstico de corto plazo tiene un horizonte
de años e incluso unas pocos meses.

2
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energía de muy corto plazo
Se emplean para la operación y control del
sistema en tiempos muy cortos de manera
diaria, semanal y mensual para la evaluación de
la seguridad operativa.
El pronóstico de muy corto plazo tiene un
horizonte de unos pocos minutos hasta unas
pocas horas.

31
Generalidades de los Modelos
de Proyección

¿Qué es un modelo?
3
2
Un modelo es una forma simplificada de
representar cómo funciona algo en la
vida real.
Ayuda a entender patrones y tendencias
en los datos y permite hacer predicciones
y tomar decisiones basadas en ellas.

Metodologías para la proyección de demanda
3
3
Los pronósticos de demanda de energía son una parte integral de la planificación de la
operación de los sistemas eléctricos de potencia.
• Métodos estadísticos.
• Inteligencia Artificial.
• Microáreas

Métodos para la proyección de
demanda
3
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Métodos
Estocásticos
Regresión
Regresión
simple
Regresión
múltiple
Econométrico
Series de
tiempo
Descomposición AR. MA, ARMA
Promedio
móviles
Suavización
exponencial
Simple Holt Winter
Distribución de
probabilidad

Métodos para la
proyección de
demanda

PRONÓSTICO DE CARGA
DATOS NUMÉRICOS
Tabla 1 Datos históricos de los últimos 31 años

PRONÓSTICO DE CARGA
DATOS NUMÉRICOS
Tabla 1 Resultados de los varios métodos
Tabla 13 Comportamiento de la predicción

Investigación
¿Qué métodos de Proyección se utiliza
en Ecuador para el pronostico de
Demanda?

Regresión lineal Simple
El análisis de regresión es pertinente cuando se evidencia una tendencia en los datos históricos del
pronóstico.
4
0

Los modelos o métodos de regresión simple relacionan dos variables, sea Y la variable
dependiente y X la variable independiente; matemáticamente se relacionan de la siguiente
manera:
4
1

La resolución de las ecuaciones se las realiza por el
método de los mínimos cuadrados.
Este encuentra la mejor relación lineal entre variable
dependiente y variable independiente.

¿Por qué linealizar la Demanda?
La transformación logarítmica en un modelo de
regresión se utiliza para convertir relaciones no
lineales en relaciones lineales.
Al aplicar el logaritmo a las variables, se obtiene
una relación más suave y fácil de interpretar.
Por lo tanto, la transformación logarítmica
facilita el análisis de relaciones no lineales y
mejora la distribución de variables sesgadas.

Pasos
Se procede a linealizar a demanda.
Se calculan los promedios para el tiempo y la linealización de la demanda.
Se aplica la curva de ajuste lineal

Calcular los coeficientes
Se calcula la pendiente

Se calcula la desviación estándar de la muestra conocida como “sigma” dará el nivel de desviación
media que existe entre la recta de regresión que se toma para el pronóstico y el conjunto de
datos reales de la demanda para N datos.
¿Qué es la prueba T?
Significa que cuando tenemos poca información, como una muestra pequeña, hay más
posibilidades de que nuestros resultados se desvíen un poco de lo que esperamos.
Así que cuando utilizamos la distribución t, podemos hacer cosas como estimar promedios. Nos
da una idea de cómo se pueden comportar los datos cuando no tenemos toda la información de
la población completa.
Por lo tanto, obtenemos (K) aplicando la prueba T student para dos muestras, suponiendo
varianzas desiguales, definiendo una taza de tolerancia del 5%

ESCENARIO OPTIMISTA
El escenario de crecimiento optimista hace referencia a un crecimiento mayor al que se obtiene en el
escenario de crecimiento normal.

ESCENARIO PESIMISTA
Hace referencia a un escenario menor al de la proyección normal

Error
En todo pronóstico existe un grado de incertidumbre
El error cuadrático es una medida que se utiliza para evaluar la precisión de un modelo de predicción o de ajuste. Es una forma
de calcular la discrepancia entre los valores predichos por el modelo y los valores reales observados en los datos.
El error cuadrático se calcula tomando la diferencia entre cada valor predicho y su valor real correspondiente, elevando esta
diferencia al cuadrado y luego promediando estos valores cuadrados.

Es un software econométrico de gran utilidad para
realizar análisis estadístico, generar predicciones y
simulaciones, y producir gráficos y tablas de alta
calidad.
Eviews

Eviews
y = ax+b
1 10
2 20
3 30
4 40
5 50
6 60
7 70
8 80
9 90
10 100

@Trend @Trend^2
Escriba aquí la ecuación.
Eviews

¿Entonces, cual es el mejor
modelo tendencial que se
ajusta a estos datos?

Según otras normas de países vecinos.

Método Econométrico
Muchas veces no basta con
saber cómo se comporta
una variable sola, por
ejemplo, ventas.
Se requiere saber cómo se
relacionan dos o más
variables, por ejemplo;
Precio, Calidad, etc
Es un software econométrico

Dar números a las partes de una ecuación que describe
cómo se relacionan diferentes cosas en la vida cotidiana.
¿Como?
Aplicando Técnicas en la matemática y estadística = Análisis
Econométrico.

Ejemplo:
¿Para qué le sirve a la empresa estimar la demanda de
servicio?
• Mayor conocimiento sobre el comportamiento de la
Demanda.
• Para tomar decisiones sobre su oferta de servicios y el
desarrollo de redes.

Objetivos:
1. Explicarlo: ¿Qué está detrás de su ocurrencia?
2. Predecirlo: ¿Cómo ocurrirá bajo determinadas ocurrencias?
3. Controlarlo: Saber que se puede hacer para que trabaje ante
un objetivo.

Modelo Matemático vs Modelo Econométrico

¿Cómo puedo validar un modelo y
poder decir si este modelo
econométrico es correcto o no?

Autocorrelación
Los datos están relacionados entre ellos

Son los cambios imprevistos en tu estado de ánimo y que están
relacionados entre sí.
Autocorrelación

Por lo tanto, autocorrelación es cuando
los errores de tu modelo están
correlacionados.
Autocorrelación

¿Cómo saber si mi modelo tiene
problemas de Autocorrelación?
Estadístico de Durbin
Watson

Durbin – Watson de primer orden
Evaluar la Autocorrelación

Evaluar la Autocorrelación
Autocorrelación de primer orden, significa que tu error
de hoy está muy relacionado con tu error de ayer y el
error de ayer esta muy relacionado con el error de
antes de ayer.

HETEROCEDASTICIDAD
Por lo tanto, para evaluar la HETORECADISTICIDAD se evalúa mediante el
estadístico de WHITE.
Y su probabilidad tiene que ser mayor a 0,05

Sacar los coeficientes de B
Ejemplo

DESVIACION MEDIA ABSOLUTA
ERROR CUADRATICO MEDIO
ERROR PORCENTUAL MEDIO ABSOLUTO (entrega en términos porcentuales)
Medidas de Error

Una serie de tiempo puede tener hasta 4 componentes
principales.
Tendencia
Estacionalidad
Cíclica
Aleatoria
SERIES DE TIEMPO

Patrón que representa el
incremento o decremento
de la serie a lo largo del
tiempo.
Tendencia

Patrón que se repite cada
cierta cantidad de años.
Ciclo

Cambios no debidos debido a factores inexplicables.
Variaciones inexplicadas de los datos
No deben presentar patrones
Aleatoriedad

Suavizado o Atenuación Simple

Formula
Método de Holt Winter

Método de Descomposición
• Laecuacióngeneralparalosmétodosde
descomposiciónes:
• 𝑥𝑡 = 𝑓 𝑆𝑡 , 𝑇𝑡 , 𝐶𝑡 , 𝐼𝑡
• 𝑆𝑡: 𝐶𝑜𝑚𝑝𝑜𝑛𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝐸𝑠𝑡𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑
• 𝑇𝑡 : Componente de Tendencia
• 𝐶𝑡 :ComponenteCiclica
• I_t:ComponenteIrregular

La Demanda representada por la serie de tiempo, puede ser
descrita a través de diferentes modelos.
Modelo aditivo
Modelo multiplicativo
Método de Descomposición

Variación Estacional o Cíclica
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6
El efecto cíclico se define como la fluctuación en forma de onda alrededor de la tendencia, son curvas de
largo período asociadas con grandes ciclos, estos patrones cíclicos tienden a repetirse en los datos cada
dos, tres o más períodos.

Uso de Inteligencia Artificial
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Métodos con
Inteligencia
Artificial
Redes
Neuronales
Propagación
hacia delante
Propagación
hacia atrás
Sistemas
expertos
Lógica difusa
Redes
Bayesianas

Método Redes Neuronales Artificiales
1
1
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Están inspiradas en las redes neuronales
biológicas del cerebro humano, las cuales
intentan interactuar con objetos del mundo
real del mismo modo que lo hace el sistema
biológico.
Una red neuronal artificial es una estructura
compuesta de un número de unidades
interconectadas (neuronas artificiales). Cada
unidad posee una característica de
entrada/salida e implementa una computación
local o función.
Las redes neuronales, permiten aproximar
funciones no lineales, esto permite modelar
fenómenos complejos donde las variables no
están correlacionadas.

1
1
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Así con aplicaciones de RNA se han obtenido
atractivos resultados en medicina, economía,
comunicaciones y otras áreas del conocimiento,
siendo una de sus características la eliminación de
hipótesis de reducción de linealidad que ha
dominado el análisis de diferentes problemas a lo
largo del tiempo.
Si bien, la hipótesis de simplificación, permite
desarrollar formulaciones de modelos
matemáticos para explicar fenómenos de diversa
naturaleza; no es posible desechar el modelo
lineal básico, que se sustenta justamente en la
linealidad de sus ecuaciones.
Neurona artificial. Son elementos simples de
cálculo que a partir de un vector de entrada
procedente del mundo exterior, y/o a partir del
estímulo recibido de otras neuronas proporcionan
una respuesta única (salida).

1
2
0
Unidad de procesos. La distribución de neuronas
dentro de la red se realiza formando niveles o
capas. Se pueden distinguir tres tipos de capas:
1.Capa de entrada. Es la capa que recibe
directamente la información proveniente de las
fuentes externas de la red.
2.Capa Ocultas. Son internas a la red y no tienen
contacto directo con el entorno exterior. Las
neuronas de las capas ocultas pueden
de distintas maneras, lo
distintas topologías de
estar
que
redes
interconectadas
determina, las
neuronales.
3. Capa de salida. En esta capa se transfiere la
información de la red hacia el exterior.
Redes de propagación hacia adelante
(feedforward).
Ninguna salida neuronal es entrada de unidades de
la misma capa o de capas precedentes. La
información circula en un único sentido desde las
neuronas de entrada hacia las neuronas de salida de
la red.

1
2
1
recibe
de las
Unidad de procesos. La distribución de neuronas
dentro de la red se realiza formando niveles o
capas. Se pueden distinguir tres tipos de capas:
1.Capa de entrada. Es la capa que
directamente la información proveniente
fuentes externas de la red.
2.Capa Ocultas. Son internas a la red y no tienen
contacto directo con el entorno exterior. Las
neuronas de las capas ocultas pueden estar
de distintas maneras, lo que
distintas topologías de redes
interconectadas
determina, las
neuronales.
3. Capa de salida. En esta capa se transfiere la
información de la red hacia el exterior.
Redes de propagación hacia atrás (feedback)
Las salidas de las neuronas pueden servir de entrada
a unidades del mismo nivel (conexiones laterales) o
de niveles previos. Las redes de propagación hacia
atrás que presentan lazos cerrados se denominan
sistemas recurrentes.

Uso de Microáreas
1
2
2
Microáreas
Utilización
de terrenos
Tendencias

MÉTODO DE MICROÁREAS
1
2
3
Este método propone que la zona de estudio sea dividida en varias zonas
pequeñas llamadas Microáreas y esta división debe realizarse tomando
en cuenta el sistema eléctrico existente.
Para definir el área de interés se pueden escoger Microáreas de 0.25 km,
1 km, 5 km, 7 km, etc., dependiendo del grado de resolución que se
desee obtener en el pronóstico de carga. Se recomienda utilizar áreas
simétricas (500 metros x 500 metros).
Los métodos de proyección de demanda eléctrica con base en Microáreas
tienen dos etapas de análisis:
1. Uso de tierra
2. Tendencia (Demanda de energía eléctrica)

1
2
4
1. Uso de tierra: La metodología planteada
relaciona los datos de oferta y demanda del suelo y
la transforma en información de demanda
eléctrica, a través de curvas de carga
características.
estimada y la
La diferencia entre la demanda
demanda actual determinará la
necesidad y la implementación de una inversión
en el sistema, cuyas características dependerán del
área geográfica de estudio, topología de la red y
herramientas disponibles.
Este procedimiento es de suma importancia,
puesto que permite planificar el sistema de
para su expansión ordenada
a largo plazo, estableciendo las
y
distribución
prioridades
económica.
Según la demanda de tierra por parte de los
usuarios, pueden ser de dos tipos:
1. Control demanda por clase
Se establece un control total de demanda por clase,
es decir, residencial, comercial e industrial; que a su
vez pueden estar divididos en subclases. El control
en este caso es la densidad de población expresada
en habitantes por hectárea, de acuerdo a las
disposiciones que dicta el planeamiento municipal.

1
2
5
1. Uso de tierra: La metodología planteada
relaciona los datos de oferta y demanda del suelo
y la transforma en información de demanda
eléctrica, a través de curvas de carga
características. La diferencia entre la demanda
estimada y la demanda actual determinará la
necesidad y ubicación de nuevas subestaciones
de distribución, cuyas características dependerán
del área geográfica de estudio, topología de la red
y herramientas disponibles.
Este procedimiento es de suma importancia,
permite planificar el sistema de
a largo plazo, estableciendo las
para su expansión ordenada y
puesto que
distribución
prioridades
económica.
tendencia
incremento
sencillas
Según la demanda de tierra por parte de los
usuarios, pueden ser de dos tipos:
2. Modelo espacial de polos urbanos
Este modelo expresa una función que modela la
de la carga eléctrica hacia el
en el centro de la ciudad. Estas
funciones son frecuentemente
satisfactorias.

1
2
6
2. Tendencia
eléctrica).
(Demanda de energía
Estas técnicas se caracterizan por
extrapolar la carga basada en la
información histórica de la demanda de
energía eléctrica y requieren un mínimo
de datos por lo que su implementación
resulta más sencilla.
En base al histórico se mantiene un control
y seguimiento sobre:
• Índices de demanda
• Curva de demanda típica de cada clase

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