[en] ADJUSTING LOAD SERIES BY THE CALENDAR AND TEMPERATURE EFFECTS

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: THIAGO GOMES DE ARAUJO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] SERIE TEMPORAL; [pt] REGRESSAO LINEAR; [pt] REGRESSAO DINAMICA; [pt] ENERGIA ELETRICA; [en] TIME SERIE; [en] LINEAR REGRESSION; [en] DYNAMIC REGRESSION; [en] ELECTRIC ENERGY
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23850&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=23850&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.23850

[pt] O objetivo do presente trabalho é a geração de uma série mensal de carga elétrica livre das variações de calendário e de temperatura. Para tal, foram comparadas duas abordagens, uma totalmente empírica e outra híbrida com métodos empíricos e modelagens de regressão dinâmica, para identificar a mais adequada para a retirada desses ofensores. Os dados utilizados são provenientes de observações diárias de cada um dos quatro subsistemas que integram o Sistema Interligado Nacional (SIN), porém a ideia é produzir séries mensais do SIN e não apenas de cada um dos subsistemas. A série trimestral do PIB foi utilizada para decidir qual abordagem melhor ajustou os dados de Carga. A série mensal de carga ajustada do SIN será utilizada para subsidiar decisões, de compra e venda de energia nos leilões, das empresas distribuidoras de energia elétrica.