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Coleção Digital
Título: MODELOS DE PREVISÃO DO CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA PARA O SETOR INDUSTRIAL NO BRASIL Autor: PEDRO RICHA DABARIAN
RAFAEL TAVARES DO REGO MACEDO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 25818
Catalogação: 22/02/2016 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
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=25818&idi=1
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25818
Resumo:
Título: MODELOS DE PREVISÃO DO CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA PARA O SETOR INDUSTRIAL NO BRASIL Autor: PEDRO RICHA DABARIAN
Nº do Conteudo: 25818
Catalogação: 22/02/2016 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
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=25818&idi=1
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25818
Resumo:
Este projeto final de graduação pretende analisar os principais modelos de previsão para ser aplicado na série temporaldo consumo de energia elétrica para o setor industrial no Brasil, para então definirmos o melhor modelo para ser aplicado em previsões futuras. Utilizaremos uma série com dados de Janeiro de 2004 até Agosto de 2014, onde ocultaremos os últimos 12 meses para fazermos a previsão deste período e compararmos. Os modelos utilizados são: Amortecimento Exponencial – Método de Holt, Amortecimento Exponencial – Método de Holt-Winters e Modelo de Regressão Dinâmica. As métricas de avaliação utilizadas são: MAPE, BIC e Função de Autocorrelação de Resíduos. O software utilizado para realizar das previsões é o Forecast Pro for Windows (FPW).
| Descrição | Arquivo |
| NA ÍNTEGRA |
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