[en] INTERVENTION MODELS TO FORECAST MONTHLY DEMAND OF ELETRIC ENERGY, CONSIDERING THE RATIONING SCENERY

EVANDRO LUIZ MENDES

[pt] MODELOS DE INTERVENÇÃO PARA PREVISÃO MENSAL DE CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA CONSIDERANDO CENÁRIOS PARA O RACIONAMENTO

dc.contributor	REINALDO CASTRO SOUZA
dc.contributor	REINALDO CASTRO SOUZA
dc.creator	EVANDRO LUIZ MENDES
dc.date	2003-03-12
dc.date.accessioned	2022-09-21T21:40:20Z
dc.date.available	2022-09-21T21:40:20Z
dc.identifier	https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3336@1
dc.identifier	https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3336@2
dc.identifier	http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3336
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12032/42036
dc.description	[pt] Nesta dissertação é desenvolvida uma metodologia para previsão de demanda mensal de energia elétrica considerando cenários de racionamento. A metodologia usada consiste em, a partir das taxas de crescimento da série temporal, identificar e eliminar os efeitos do racionamento de energia elétrica através da aplicação de Modelos Lineares Dinâmicos. São analisadas também estruturas de intervenção nos modelos estatísticos de Box & Jenkins e Holt & Winters. Os modelos são então comparados segundo alguns critérios, basicamente no que tange à sua eficiência preditiva. Conclui-se ao final sobre a eficiência da metodologia proposta, dado a grande dificuldade para solucionar o problema a partir dos modelos estatísticos de Box & Jenkins e Holt & Winters. Esta solução é então proposta como a mais viável para criar cenários de racionamento e pósracionamento de energia para ser utilizado por agentes do sistema elétrico nacional.
dc.description	[en] In this dissertation, a methodology is developed to forecast monthly demand of electric energy, considering the rationing scenery. The methodology is based on, taking the growth rate from the time series, identify and eliminate the effects of electric energy rationing, using Dynamic Linear Models. It is also analyzed intervention structures in the statistics models of Box & Jenkins and Holt & Winters. The models are compared according to some criterions, mainly forecast accuracy. At the end, we concluded that the methodology proposed is more efficient, due to the difficult to solve the problem using the statistics models with intervention. This solution is proposed as the best among them to create scenery during the energy rationing and after energy rationing, to be used by the national electric system agents.
dc.language	pt
dc.publisher	MAXWELL
dc.subject	[pt] SARIMA
dc.subject	[pt] RACIONAMENTO DE ENERGIA
dc.subject	[pt] MLD MODELOS LINEARES DINAMICOS
dc.subject	[pt] ARIMA
dc.subject	[pt] AMORTECIMENTO EXPONENCIAL
dc.subject	[pt] MODELOS DE INTERVENCAO
dc.subject	[en] SARIMA
dc.subject	[en] ENERGY RATIONING
dc.subject	[en] MLD DYNAMIC LINEAR MODELS
dc.subject	[en] ARIMA
dc.subject	[en] EXPONENTIAL SMOOTHING
dc.subject	[en] INTERVENTION MODELS
dc.title	[en] INTERVENTION MODELS TO FORECAST MONTHLY DEMAND OF ELETRIC ENERGY, CONSIDERING THE RATIONING SCENERY
dc.title	[pt] MODELOS DE INTERVENÇÃO PARA PREVISÃO MENSAL DE CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA CONSIDERANDO CENÁRIOS PARA O RACIONAMENTO
dc.type	TEXTO

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