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Título: ESTIMATING THE DAILY ELECTRIC SHOWER LOAD CURVE THROUGH MEASUREMENTS AND END USERS OWNERSHIP AND USAGE SURVEYS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): SILVANA VIEIRA DAS CHAGAS

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
CARLOS ROBERTO HALL BARBOSA - Coorientador
Número do Conteúdo: 25584
Catalogação:  16/12/2015 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
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=25584@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25584@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25584

Resumo:
The aim of this dissertation is to develop mathematical models that would allow the estimation of the average time of baths using electric showers and the load shape curves for these devices, obtained from two sources: the information of Electrical Appliances Ownership Survey and measurements of electric shower usage in households carried out with electronic meters with storage capacity. The motivation stems from a requirement of ANEEL that determines that the electric energy distributors periodically should hold a PPH in their consumer units. Concerning the average time of shower baths, the last PPH survey conducted by PROCEL in 2005 estimated this time between 8 (eight) and 10 (ten) minutes. The methods employed in this work were: descriptive statistics (for obtaining the average bath time); application of linear regression and neural networks (to estimate the correction factors to approximate the load shape curves obtained by PPH to those obtained by measurements). The obtained results are rather promising due to the following reasons: the average time of bath is next to the estimates of PROCEL and the corrected load shape curve estimated is quite close to the measured curve, the latter being the actual consumption. This approach has resulted in improvements in the estimation of the coefficients of adjustments and the method of neural networks was relatively better than the simple linear regression method.

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