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Coleção Digital
Título: PREVISÃO DE PREÇO HORÁRIO DA ENERGIA NO BRASIL COM BASE EM DADOS HISTÓRICOS ATRAVÉS DA UTILIZAÇÃO DE REGRESSÃO LINEAR Autor: FELIPE LINS DA SILVA
JOANA VEIGA SALINAS VEGA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
BRUNO FANZERES DOS SANTOS - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 60018
Catalogação: 02/08/2022 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=60018@1
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.60018
Resumo:
Título: PREVISÃO DE PREÇO HORÁRIO DA ENERGIA NO BRASIL COM BASE EM DADOS HISTÓRICOS ATRAVÉS DA UTILIZAÇÃO DE REGRESSÃO LINEAR Autor: FELIPE LINS DA SILVA
Nº do Conteudo: 60018
Catalogação: 02/08/2022 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
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=60018@1
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.60018
Resumo:
Este trabalho propõe a construção de um modelo preditivo para a previsão do preço de curto prazo da energia no Brasil através da utilização da metodologia matemática da regressão linear. Dessa forma, foi utilizado o método de regressão juntamente com a metodologia de cluterização. Na elaboração da estrutura do modelo firam observados dados históricos de 2018 até 2021 para diferentes variáveis, sendo elas os dados sobre preços semanais retirados da CCEE e os dados diários sobre o índice pluviométrico retirados da INMET. A implementação do modelo computacional foi realizada na linguagem de programação Python com o uso da biblioteca SKLearn. Posteriormente, foram verificados os erros no modelo para a implementação dos ajustes necessários. Por fim, há observância dos resultados e as conclusões sobre o modelo.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |