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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: DETECTING AND SUBSTUTING DISCONTINUITIES IN MINUTE-BY-MINUTE LOAD DATA VIA BAYES FACTOR Autor: SANDRA CANTON CARDOSO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
REINALDO CASTRO SOUZA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 7462
Catalogação: 09/11/2005 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=7462&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7462&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7462
Resumo:
Título: DETECTING AND SUBSTUTING DISCONTINUITIES IN MINUTE-BY-MINUTE LOAD DATA VIA BAYES FACTOR Autor: SANDRA CANTON CARDOSO
Nº do Conteudo: 7462
Catalogação: 09/11/2005 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=7462&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7462&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7462
Resumo:
In the National Center for System Operation (CNOS), the
Eletrobrás organ which controls the Brazilian electrical
system, readings of load demand are taken every 20
seconds, and then integrated over the minute, to provide
ninute-to-minute data. These data are then radio-
transmitted via satellite. Many errors occur during the
reading or the transmission, and so the data series
contains many missing values (which appear as
discontinuities in the graph of the series). In this
paper, we propose a system that detects and corrects
automatically these errors in the demand data, by means of
a Bayesian approach using the Bayes factor.
