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Título: BAYESIAN STOCHASTIC EXTENSION OF DETERMINISTIC BOTTOM-UP APPROACH FOR THE LONG TERM FORECASTING OF ENERGY CONSUMPTION
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):  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=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:
The electricity consumption behaviour in the Brazilian industry has been extensively investigated over the past years due to its economic, social and environmental importance. Specifically, the electricity consumption of the subsectors of Brazilian industry have great importance for the Brazilian energy system. In this context, the long-term projections of energy consumption of a country or region are highly relevant information to decision-making of organs and entities operating in the energy sector. The deterministic bottom-up approach has been used for the long-term forecast in several areas of research. In this paper, we propose a methodology that combines the bottom-up approach with hierarchical linear models for long-term forecasting considering energy efficiency scenarios. In addition, Bayesian inference was used to estimate the parameters of the model, allowing the uncertainty incorporation in these forecasts. The results using the electricity consumption data from subsectors of the Brazilian industry showed that the proposed methodology is able to capture the trajectory of their electricity consumption, in particular of the pulp and paper, and of non-ferrous metals and other metallurgical subsectors. For example, the 95 percent credibility intervals constructed from the stochastic model contemplate the actual values observed in the years 2015 and 2016.

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