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Título: NOVA ABORDAGEM PARA GERAÇÃO DE CENÁRIOS DE AFLUÊNCIAS NO PLANEJAMENTO DA OPERAÇÃO ENERGÉTICA DE MÉDIO PRAZO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 15500
Catalogação:  20/04/2010 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=15500@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=15500@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.15500

Resumo:
O modelo autorregressivo periódico da família Box & Jenkins, PAR(p), é empregado na modelagem e geração das séries de vazões hidrológicas e/ou de energias naturais afluentes utilizadas no modelo de otimização do despacho hidrotérmico no Brasil. Recentemente, alguns aspectos da modelagem têm sido alvo de estudos e diversas pesquisas vêm sendo realizados. Inicialmente, este trabalho visou o estudo da fase de identificação das ordens p dos modelos, fundamental para a correta definição da estrutura de modelagem e para a geração de cenários sintéticos. Atualmente, a identificação é feita com base na avaliação da significância dos coeficientes da função de autocorrelação parcial (FACP), baseados na aproximação assintótica de Quenouille. A proposta deste estudo foi a aplicação da técnica de computação intensiva Bootstrap para estimar a real significância dos referidos coeficientes. O segundo objetivo deste trabalho foi o emprego da mesma técnica com vistas à geração de cenários. A metodologia adotada atualmente ajusta uma distribuição Lognormal com três parâmetros para a geração de ruídos aleatórios, o que parece causar uma não-linearidade indesejável ao modelo original. Neste trabalho, os próprios resíduos gerados pelo modelo PAR(p), quando aplicado às séries históricas, foram utilizados na geração dos cenários. Os resultados mostraram que o Bootstrap levou à identificação de ordens inferiores na maioria dos casos e que os cenários conservaram satisfatoriamente as propriedades estatísticas das séries originais. Finalmente, os resultados obtidos foram bastante satisfatórios, corroborando alguns pontos levantados em estudos anteriores sobre a abordagem tradicional.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
CAPÍTULO 6  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS  PDF
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