[en] HOURLY LOAD FORECASTING A NEW APPROACH THROUGH DECISION TREE

ANA PAULA BARBOSA SOBRAL

[pt] PREVISÃO DE CARGA HORÁRIA UMA NOVA ABORDAGEM POR ÁRVORE DE DECISÃO

dc.contributor	REINALDO CASTRO SOUZA
dc.contributor	REINALDO CASTRO SOUZA
dc.creator	ANA PAULA BARBOSA SOBRAL
dc.date	2003-07-08
dc.date.accessioned	2022-09-21T21:41:49Z
dc.date.available	2022-09-21T21:41:49Z
dc.identifier	https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3710@1
dc.identifier	https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3710@2
dc.identifier	http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3710
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12032/42118
dc.description	[pt] A importância da previsão de carga a curto prazo (até uma semana à frente) em crescido recentemente. Com os processos de privatização e implantação de ompetição no setor elétrico brasileiro, a previsão de tarifas de energia vai se tornar extremamente importante. As previsões das cargas elétricas são fundamentais para alimentar as ferramentas analíticas utilizadas na sinalização das tarifas. Em conseqüência destas mudanças estruturais no setor, a variabilidade e a não-estacionaridade das cargas elétricas tendem a aumentar devido à dinâmica dos preços da energia. Em função das mudanças estruturais do setor elétrico, previsores mais autônomos são necessários para o novo cenário que se aproxima. As ferramentas disponíveis no mercado internacional para previsão de carga elétrica requerem uma quantidade significativa de informações on-line, principalmente no que se refere a dados meteorológicos. Como a realidade brasileira ainda não permite o acesso a essas informações será proposto um previsor de carga para o curto-prazo, considerando restrições na aquisição dos dados de temperatura. Logo, tem-se como proposta um modelo de previsão de carga horária de curto prazo (um dia a frente) empregando dados de carga elétrica e dados meteorológicos (temperatura) através de modelos de árvore de decisão. Decidiu-se pelo modelo de árvore de decisão, pois este modelo além de apresentar uma grande facilidade de interpretação dos resultados, apresenta pouquíssima ênfase em sua utilização na área de previsão de carga elétrica.
dc.description	[en] The importance of load forecasting for the short term (up to one-week ahead) has been steadily growing in the last years. Load forecasts are the basis for the forecasting of energy prices, and the privatisation, and the introduction of competitiveness in the Brazilian electricity sector, have turned price forecasting into an extremely important task. As a consequence of structural changes in the electricity sector, the variability and the non-stationarity of the electrical loads have tended to increase, because of the dynamics of the energy prices. As a consequence of these structural changes, new forecasting methods are needed to meet the new scenarios. The tools that are available for load forecasting in the international market require a large amount of online information, specially information about weather data. Since this information is not yet readily available in Brazil, this thesis proposes a short-term load forecaster that takes into consideration the restrictions in the acquisition of temperature data. A short-term (one-day ahead) forecaster of hourly loads is proposed that combines load data and weather data (temperature), by means of decision tree models. Decision trees were chosen because those models, despite being easy to interpret, have been very rarely used for load forecasting.
dc.language	pt
dc.publisher	MAXWELL
dc.subject	[pt] REDE NEURAL
dc.subject	[pt] TUNGSTENIO
dc.subject	[pt] MODELO HIBRIDO
dc.subject	[pt] TEMPERATURA
dc.subject	[pt] ARVORE DE DECISAO
dc.subject	[pt] PREVISAO
dc.subject	[en] NEURAL NETWORKS
dc.subject	[en] TUNGSTEN
dc.subject	[en] HYBRID MODEL
dc.subject	[en] TEMPERATURE
dc.subject	[en] DECISION TREE
dc.subject	[en] FORECASTING
dc.title	[en] HOURLY LOAD FORECASTING A NEW APPROACH THROUGH DECISION TREE
dc.title	[pt] PREVISÃO DE CARGA HORÁRIA UMA NOVA ABORDAGEM POR ÁRVORE DE DECISÃO
dc.type	TEXTO

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