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

• Ano de defesa: 2003
• Autor(a) principal: EVANDRO LUIZ MENDES
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] SARIMA; [pt] RACIONAMENTO DE ENERGIA; [pt] MLD MODELO LINEAR DINAMICO; [pt] ARIMA; [pt] AMORTECIMENTO EXPONENCIAL; [pt] MODELOS DE INTERVENCAO; [en] SARIMA; [en] ENERGY RATIONING; [en] MLD DYNAMIC LINEAR MODEL; [en] ARIMA; [en] EXPONENTIAL SMOOTHING; [en] INTERVENTION MODELS
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3336&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3336&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3336

[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.