$$\newcommand{\bra}[1]{\left<#1\right|}\newcommand{\ket}[1]{\left|#1\right>}\newcommand{\bk}[2]{\left<#1\middle|#2\right>}\newcommand{\bke}[3]{\left<#1\middle|#2\middle|#3\right>}$$
INFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS


As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.

A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.

A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.

A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital

Avançada


Estatísticas | Formato DC|



Título: HOURLY LOAD FORECASTING A NEW APPROACH THROUGH DECISION TREE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ANA PAULA BARBOSA SOBRAL

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 3710
Catalogação:  08/07/2003 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=3710@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=3710@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.3710

Resumo:
The importance of load forecasting for the short term (up to one-week ahead) has been steadily growing in the last years. Load forecasts are the basis for the forecasting of energy prices, and the privatisation, and the introduction of competitiveness in the Brazilian electricity sector, have turned price forecasting into an extremely important task. As a consequence of structural changes in the electricity sector, the variability and the non-stationarity of the electrical loads have tended to increase, because of the dynamics of the energy prices. As a consequence of these structural changes, new forecasting methods are needed to meet the new scenarios. The tools that are available for load forecasting in the international market require a large amount of online information, specially information about weather data. Since this information is not yet readily available in Brazil, this thesis proposes a short-term load forecaster that takes into consideration the restrictions in the acquisition of temperature data. A short-term (one-day ahead) forecaster of hourly loads is proposed that combines load data and weather data (temperature), by means of decision tree models. Decision trees were chosen because those models, despite being easy to interpret, have been very rarely used for load forecasting.

Descrição Arquivo
COVER, ACKNOWLEDGEMENTS, RESUMO, ABSTRACT, SUMMARY AND LISTS  PDF
CHAPTER 1  PDF
CHAPTER 2  PDF
CHAPTER 3  PDF
CHAPTER 4  PDF
CHAPTER 5  PDF
CONCLUSION, REFERENCES, ANNEX  PDF
Logo maxwell Agora você pode usar seu login do SAU no Maxwell!!
Fechar Janela



* Esqueceu a senha:
Senha SAU, clique aqui
Senha Maxwell, clique aqui