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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: SIMULATING LOW AND HIGH-FREQUENCY ENERGY DEMAND SCENARIOS IN A UNIFIED FRAMEWORK: PART I: LOW-FREQUENCY SIMULATION Autor: RAPHAEL AUGUSTO PROENCA ROSA SAAVEDRA
GUILHERME MEIRELLES BODIN DE MORAES
CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES
ERICA TELLES CARLOS
ALEXANDRE STREET DE AGUIAR
Instituição: -
Colaborador(es):
-
Nº do Conteudo: 33804
Catalogação: 04/05/2018 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: PAPER
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=33804@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33804@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.IRR.33804
Resumo:
Título: SIMULATING LOW AND HIGH-FREQUENCY ENERGY DEMAND SCENARIOS IN A UNIFIED FRAMEWORK: PART I: LOW-FREQUENCY SIMULATION Autor: RAPHAEL AUGUSTO PROENCA ROSA SAAVEDRA
Nº do Conteudo: 33804
Catalogação: 04/05/2018 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: PAPER
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=33804@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=33804@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.IRR.33804
Resumo:
Energy demand prediction is a strategic tool for distribution companies due to the need to contract the amount of use of the transmission and distribution systems. However, most of the literature focuses on forecasting rather than simulation. The generation of future scenarios is essential to capture
the inherent uncertainty of the process and to allow for a risk-averse decision making framework. The first of this two-paper series proposes a methodology to simulate long-term, low-frequency energy consumption scenarios through state-space models. An open-source Julia package containing the implementation of the time series state-space modeling, Kalman filter and maximum likelihood estimation is made available. Finally, a case study with real data from the Brazilian power system is presented.
| Descrição | Arquivo |
| COMPLETE |
