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Título: ANÁLISE DE MODELOS PARA GERAÇÃO DE SÉRIES SINTÉTICAS DE VAZÕES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ALESSANDRO SOARES DA SILVA JUNIOR

Colaborador(es):  CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - Orientador
Número do Conteúdo: 30496
Catalogação:  11/07/2017 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=30496@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=30496@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.30496

Resumo:
Este trabalho analisará modelos de séries temporais utilizados para modelar séries de vazões. As séries geradas são utilizadas no algoritmo SDDP (Stochastic Dual Dynamic Programming), que é responsável por otimizar o planejamento elétrico de um determinado país ou região. O SDDP é um algoritmo que resolve problemas de otimização lineares, para isso o mesmo necessita que os problemas a serem resolvidos sejam convexos. Para isso, uma exigência é que a função de previsão um passo a frente do modelo seja côncava, que é uma das características da maioria dos modelos clássicos usados para gerar vazões. Dois desses (um normal e outro lognormal) serão analisados e comparados com o GAS (Generalized Autoregressive Score), que é não côncavo mas que ainda pode ser utilizado em uma das fases do SDDP (a fase forward). Conclui-se aqui que apesar da implementação de um único modelo GAS para todos os meses, o mesmo obteve melhores resultados nos testes de aderência quando comparado com modelos mensais (que, portanto, possuem muitos mais parâmetros a serem estimados). Já na geração de cenários, os modelos mensais obtiveram resultados melhores, pois representam melhor a distribuição de probabilidade de cada mês separadamente.

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