[en] FORECASTING DEMAND FOR LIQUEFIED NATURAL GAS (LNG) IN BRAZILIEN MARKET

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: JOSE MARCOS MELO MENDES
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] PREVISAO; [pt] DEMANDA TERMICA POR GAS NATURAL; [pt] GNL; [en] FORECASTING; [en] THERMAL DEMAND FOR NATURAL GAS; [en] LNG
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49379&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49379&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.49379

[pt] O gás natural liquefeito (GNL) tem importante papel na cadeia de suprimento de gás natural e energia elétrica no país. No Brasil, o produto importado visa prioritariamente o atendimento da demanda termelétrica para este insumo. O modelo de geração termelétrico é flexível e a característica principal deste modelo é a necessidade de se garantir uma oferta de combustível flexível para usinas que deverão suprir uma demanda termelétrica igualmente flexível. O objetivo deste trabalho é modelar e avaliar o desempenho de um modelo causal de regressão dinâmica em previsões de demandas de GNL, de longo prazo, para o atendimento das usinas termo-elétricas a gás natural e comparar a capacidade preditiva com modelos tradicionais univariados, vastamente discutidos na literatura, como o ARIMA e o amortecimento exponencial. Foram estabelecidos cenários da variável explicativa a fim de avaliar como tais cenários influenciam a demanda do GNL. O produto desenvolvido nessa dissertação mostrou a viabilidade dos modelos causais serem utilizados como ferramenta para a simulação da demanda de GNL considerando cenários das variáveis causais What if analysis.