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Título: MODELOS DE LÓGICA FUZZY PARA A PREVISÃO DE LONGO PRAZO DE CONSUMO DE ENERGIA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): FABIANO CASTRO TORRINI

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - Coorientador
Número do Conteúdo: 26974
Catalogação:  21/07/2016 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=26974@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26974@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26974

Resumo:
O consumo de energia elétrica no Brasil tem sido amplamente discutido nos últimos tempos. A crise do abastecimento de energia em 2001, fez com que o Governo Federal tomasse uma série de medidas para tentar corrigir os erros do modelo em vigência. Hoje, entende-se que a situação do setor energético é delicada, fazendo com que o risco de um novo racionamento volte a ser considerado. Neste contexto, as companhias de energia estão se deparando com o desafio de obter previsões de carga mais precisas. Consequentemente, uma vez que esta demanda encontra-se inserida em um cenário instável de economia, estas estimativas requerem métodos mais eficientes e inovadores. O objetivo principal deste estudo é fornecer uma nova abordagem para o problema de previsão do consumo de eletricidade. A metodologia de lógica fuzzy é proposta com o objetivo de extrair regras das variáveis de entrada e fornecer previsões de longo prazo para a demanda de eletricidade no Brasil. Através da modelagem estatística, a identificação das estruturas de dependência e defasagens entre estas variáveis, fornece suporte para os modelos independentes com previsões anuais. A grande vantagem dos modelos de lógica fuzzy vem da habilidade destes de imitar o pensamento humano em cenários de incerteza e imprecisão. Na literatura recente, a formulação destes tipos de modelo tem se limitado a tratar as variáveis explicativas de maneira univariada, ou então envolvendo somente o PIB. Este trabalho propõe a extensão do modelo desenvolvido na literatura, começando com variáveis como a população do Brasil e o valor adicionado do PIB por estados e setores, juntamente com suas variações. Com isso, o modelo proposto será comparado com a formulação oficial vigente fornecida pela EPE.

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