XINFORMAÇÕES 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.
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
Título: TREE STRUCTURED SMOOTH TRANSITION MODEL STAR-TREE FOR WIND POWER FORECASTING Autor: GLAUCIA ESTEFANIA DE SOUSA FERREIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 55671
Catalogação: 05/11/2021 Liberação: 05/11/2021 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=55671&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55671&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.55671
Resumo:
Título: TREE STRUCTURED SMOOTH TRANSITION MODEL STAR-TREE FOR WIND POWER FORECASTING Autor: GLAUCIA ESTEFANIA DE SOUSA FERREIRA
Nº do Conteudo: 55671
Catalogação: 05/11/2021 Liberação: 05/11/2021 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=55671&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=55671&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.55671
Resumo:
The main objective of this dissertation is to study wind generation forecasting models using data from five wind farms, more accurately compare the performance of linear and nonlinear models. Using the methodology of the nonlinear model STAR-TREE (Smooth Transition Autoregression Tree) and compare with the linear model BoxandJenkins through statistical measures. Basically the model STAR-TREE is a combination of models STAR (Smooth Transition Autoregression) and CART (Classification and Regression Tree), thus creating a modeling tree where the transition between regimes is done smoothly through the logistics function and in the terminal nodes are adjusted predictive models. In this study will fit in the terminal nodes, a simple model of constant and a autoregressive models.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |