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Título: ESTIMATION OF THE SHORTAGE EFFECTS IN LOAD FORECASTING
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): MARCELO PIERI FERREIRA

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 4545
Catalogação:  01/03/2004 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=4545@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=4545@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.4545

Resumo:
This dissertation aims at an exploratory study of impacts caused by the 2001 energy crisis on the current forecasts produced on a monthly basis for main distributing utilities. For that we show an accuracy study of the performance of the linear and non-linear models. It has been used, within the linear models class, the modeling approach of Box-Jenkins and exponential smoothing of Holt- Winters. Within the non-linear ones, it was chosen those based on artificial intelligence techniques, such as Fuzzy Logic and Artificial Neural Network. Due to the lack of accuracy of the models to cope with the discontinuities provoked by the crisis on the forecasts, some alternative tools to reduce the impact on the forecast errors are proposed. Finally, the impacts caused by the crisis on multiple steps ahead forecasts have also been investigated. It was taken the monthly forecasts produced by PREVCAR (one of official Brazilian load forecasting system), as well as the observed values covering the same period, to create the crisis response indices series for each one of the twenty and eight utilities included in the analysis. It was also used the well-known neural network based algorithm SOM (Self Organizing Maps) to classify the utilities into homogeneous groups, according to their response to the energy crisis. As a final result, for each group, it was estimated the reduction factors that can be used as a prior information in future energy supply crisis.

Descrição Arquivo
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