Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2007 |
| Autor(a) principal: |
QUEIROZ, Anderson Rodrigo de
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| Orientador(a): |
LIMA, José Wanderley Marangon
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| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Itajubá
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétrica
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| Departamento: |
IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3795
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Resumo: |
A introdução da competição no setor elétrico fez com que o preço da eletricidade se transformasse em uma das mais importantes variáveis no mercado de energia. Desta maneira, eficientes métodos para estimação do preço da eletricidade têm se tornado cruciais para maximizar os benefícios dos agentes participantes desse mercado. No Brasil, o preço da energia elétrica é formado pelo custo marginal de operação (CMO) obtido por um programa de otimização (NEWAVE). Previsões do CMO e de sua volatilidade tem sido o maior problema no mercado brasileiro, pois, cada simulação no NEWAVE leva aproximadamente quatro horas de tempo computacional (em um Pentium IV 2GHz com 512MB de memória RAM) para ser concluída. Este trabalho apresenta um modelo rápido e eficiente para simular o preço da energia elétrica no mercado brasileiro de energia, utilizando as técnicas de Projeto de Experimentos (DOE) e Redes Neurais Artificiais (RNA). O trabalho demonstra que a combinação dessas duas técnicas gera resultados promissores que podem ser aplicados em gerenciamento de risco e análise de investimentos. |
