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Título: MODELAGEM DE SÉRIES PERIÓDICAS VIA ESTRUTURAS PAR(P) UTILIZANDO ENCOLHIMENTO WAVELET
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): RAFAEL MORAIS DE SOUZA

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 22880
Catalogação:  29/04/2014 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=22880@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=22880@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.22880

Resumo:
Esta tese apresenta uma modelagem para séries temporais que possuem uma estrutura de autocorrelação que depende não somente do intervalo de tempo entre as observações, mas também do período observado. Esta modelagem consiste na combinação entre as metodologias de encolhimento wavelets e modelos auto-regressivos periódicos – PAR(p). As wavelets vêm sendo utilizadas na literatura de séries temporais como um procedimento auxiliar de préprocessamento da série em análise; e o modelo PAR(p) tem sua importância reconhecida devido ao seu emprego em séries hidrológicas mensais. Especificamente, no setor elétrico brasileiro, pode-se observar a predominância da energia de origem hidrelétrica. Uma das principais características das matrizes de energia com esta composição é a forte dependência do padrão de precipitação e das condições hidrológicas futuras, o que torna a série de vazão muito irregular e difícil de ser modelada. Portanto, a geração hidrelétrica pode ser considerada uma variável estocástica e pequenos avanços na modelagem estocástica de vazões permitem um melhor planejamento da operação do sistema. Assim, esta tese teve como objetivos obter melhores previsões e geração de cenários a partir do modelo PAR(p) e avançar na modelagem estocástica de vazões. Os principais resultados obtidos indicaram que a combinação das metodologias obteve melhor desempenho do que apenas a modelagem PAR (p), tanto em casos simulados, quanto no emprego a séries reais.

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