[en] A BAYESIAN PROCEDUCE TO ESTIMATE THE INDIVIDUAL CONTRIBUTION OF INDIVIDUAL END USES IN RESIDENCIAL ELECTRICAL ENERGY CONSUMPTION

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2006
Autor(a) principal: LUIS ALBERTO NAVARRO HUAMANI
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: MAXWELL
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8691&idi=1
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8691&idi=2
http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8691
Resumo: [pt] Esta dissertação investiga a utilização do Modelo de Regressão Multivariada Seemingly Unrelated sob uma perspectiva Bayesiana, na estimação das curvas de carga dos principais eletrodomésticos. Será utilizada uma estrutura de Demanda Condicional (CDA), consideradas de especial interesse no setor comercial e residencial para o gerenciamento pelo lado da demanda (Demand Side Management) dos hábitos dos consumidores residenciais. O trabalho envolve três partes principais: uma apresentação das metodologias estatísticas clássicas usadas para estimar as curvas de cargas; um estudo sobre Modelos de Regressão Multivariada Seemingly Unrelated usando uma aproximação Bayesiana. E por último o desenvolvimento do modelo num estudo de caso. Na apresentação das metodologias clássicas fez-se um levantamento preliminar da estrutura CDA para casos univariados usando Regressão Múltipla, e multivariada usando Regressão Multivariada Seemingly Unrelated, onde o desempenho desta estrutura depende da estrutura de correlação entre os erros de consumo horário durante um dia específico; assim como as metodologias usadas para estimar as curvas de cargas. No estudo sobre Modelos de Regressão Multivariada Seemingly Unrelated a partir da abordagem Bayesiana considerou-se um fator importante no desempenho da metodologia de estimação, a saber: informação a priori. No desenvolvimento do modelo, foram estimadas as curvas de cargas dos principais eletrodomésticos numa abordagem Bayesiana mostrando o desempenho da metodologia na captura de ambos tipos de informação: estimativas de engenharia e estimativas CDA. Os resultados obtidos avaliados pelo método acima comprovaram superioridade na explicação de dados em relação aos modelos clássicos.