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Título: EXTENSÃO ESTOCÁSTICA BAYESIANA DA ABORDAGEM BOTTOM-UP DETERMINÍSTICA PARA A PREVISÃO DE LONGO PRAZO DO CONSUMO DE ENERGIA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): FELIPE LEITE COELHO DA SILVA

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - Coorientador
Número do Conteúdo: 33006
Catalogação:  16/02/2018 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=33006@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33006@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.33006

Resumo:
O comportamento do consumo de energia elétrica do setor industrial tem sido amplamente investigado ao longo dos últimos anos, devido a sua importância econômica, social e ambiental. Mais especificamente, o consumo de eletricidade dos subsetores da indústria brasileira exerce grande importância para o sistema energético brasileiro. Neste contexto, as projeções de longo prazo do seu consumo de energia elétrica para um país ou uma região são informações de grande relevância na tomada de decisão de órgãos e entidades que atuam no setor energético. A abordagem bottom-up determinística tem sido utilizada para obter a previsão de longo prazo em diversas áreas de pesquisa. Neste trabalho, propõe-se uma metodologia que combina a abordagem bottom-up com os modelos lineares hierárquicos para a previsão de longo prazo considerando os cenários de eficiência energética. Além disso, foi utilizada a inferência bayesiana para a estimação dos parâmetros do modelo, permitindo a incorporação de incerteza nessas previsões. Os resultados utilizando os dados de consumo de eletricidade de subsetores da indústria brasileira mostraram que a metodologia proposta consegue capturar a tajetória do consumo de eletricidade, em particular, dos subsetores de papel e celulose, e de metais não-ferrosos e outros de metalurgia. Por exemplo, os intervalos de credibilidade de 95 por cento construídos a partir do modelo estocástico contemplam os valores reais observados nos anos de 2015 e 2016.

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