[pt] PREVISÃO DO PREÇO SPOT NO MERCADO DE ENERGIA ELÉTRICA

• Ano de defesa: 2004
• Autor(a) principal: LUCIO DE MEDEIROS
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] ANALISE DE RISCO; [pt] SISTEMAS NEURO-FUZZY; [pt] FORMACAO DO PRECO SPOT; [pt] MERCADO DE ELETRICIDADE; [pt] MODELOS DE PREVISAO; [en] RISK ANALYSIS; [en] NEURO-FUZZY SYSTEMS; [en] SPOT PRICE FORMATION; [en] ELECTRICITY MARKET; [en] FORECASTING MODELS
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=4777&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=4777&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.4777

[pt] O objetivo da tese é propor uma metodologia para previsão do preço de curto prazo (spot) da energia elétrica no Brasil baseada em sistemas neuro-fuzzy e nos programas do planejamento da operação do sistema elétrico brasileiro. Com essa abordagem, obtém-se distribuições estimadas do preço spot para o curto prazo com menor dispersão do que as obtidas somente com os programas do planejamento da operação. Além disso, por ser rápido, o sistema de previsão final possibilita análises de cenários ou simulações Monte Carlo. As principais variáveis que afetam o preço spot no Brasil são consideradas, tais como a energia natural afluente e a energia armazenada, entre outras. Ainda, é possível incluir também variáveis que não têm um histórico definido ou dados suficientes para o treinamento, tais como o plano de obras, limites de intercâmbio, demanda etc. Comparações com modelos de redes neurais são feitas. Apresenta-se, também, o estado da arte em modelagem para a política e o mercado de energia elétrica e os principais conceitos de gerenciamento de risco no mercado de eletricidade.