Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Jardim, Rogélio de Souza |
| Orientador(a): |
Righi, Rodrigo da Rosa |
| 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 do Vale do Rio dos Sinos
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
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| Departamento: |
Escola Politécnica
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/8802
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Resumo: |
A gestão eficiente sobre a oferta e a procura de energia tem se tornado um dos principais focos das companhias de distribuição de energia elétrica, onde a viabilidade desta gestão se dá através de um contexto de modernização e avanços tecnológicos que vem acontecendo de forma acelerada no setor de energia, o conceito de Smart Grids surge relacionado às novas capacidades de gestão de redes energéticas inteligentes, por meio da integração de mecanismos automatizados de comunicação que viabilizam o alcance de uma visão global do estado da rede energética e da totalidade de seus componentes. Assim, as companhias passam a ter volumes massivos de informação à sua disposição, passíveis de análise e suficientes para suportar a estratégia de aprimoramento do ciclo de produção, distribuição e comercialização de energia em sua totalidade. A eletricidade, enquanto mercadoria, possui propriedades únicas, por exemplo, a impossibilidade de ser armazenada de forma eficiente e viável economicamente e, por esse motivo, a produção tem que satisfazer de forma constante e imediata as necessidades do diagrama de carga. Aliado a este fator, prever a demanda de consumo assume papel fundamental para todo o setor elétrico desde o momento da contratação da energia até sua distribuição. A possibilidade de prever acontecimentos futuros se torna um diferencial ao ponto que se permitirá intervir com antecipação a determinados acontecimentos inesperados, tais como, falhas na rede ocasionados por eventos ocorridos, prever picos de consumo de energia para determinados setores possibilitando agilizar mecanismos para dar respostas as necessidades, ou ser utilizado no planejamento mais assertivo voltado à gestão sustentável e eficiente da geração e transmissão de energia em relação as necessidades previstas. Assim, o presente trabalho assume como objetivo principal o desenvolvimento e teste de uma metodologia que permite criar um modelo de previsão de curto prazo de consumo de energia, de forma a tornar viável uma melhor gestão das operações relacionadas as redes de energia elétrica. Caracteristicamente, o consumo de energia apresenta certos comportamentos que podem ser justificados por inúmeras variáveis, a citar-se, dimensões temporais, como a hora do dia em que a energia é consumida ou a própria estação do ano. O modelo de previsão será fundamentado na utilização de dados históricos de consumo correlacionando este a variáveis que possam influenciar o consumo de forma a criar modelos mais assertivos e adequados. |
