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Título: TÉCNICAS UNIVARIADAS APERFEIÇOADAS PARA A PREVISÃO DE CURTÍSSIMO PRAZO PARTIR DE DADOS HORÁRIOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): GLAUCIA DE PAULA FALCO

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 8161
Catalogação:  20/04/2006 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
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=8161@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8161@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8161

Resumo:
O ONS (operador nacional do sistema elétrico brasileiro) vem utilizando o software ANNSTLF produzido pelo EPRI/EUA (Eletrical Power Research Institute) para realizar a previsão do consumo de carga horária. Entretanto, as estimativas fornecidas pelo programa estão fundamentadas na metodologia de uma rede neural que, de certo modo, impede ao usuário de extrair uma maior interpretação dos resultados que são fornecidos pela rede. Assim sendo, este trabalho pesquisou os métodos univariados convencionais: Holt-Winters e Box e Jenkins, considerando suas formulações aperfeiçoadas e adaptadas às características próprias do tipo de série em questão. Isto é, assumindo a existência de dois ciclos sazonais: um diário e outro semanal. A vantagem destas técnicas univariadas, em comparação ao ANNSTLF, é principalmente a interpretabilidade das informações obtidas. Dessa forma, esta pesquisa permite também avaliar melhor o desempenho do ANNSTLF.

Descrição Arquivo
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
CAPÍTULO 6  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS  PDF
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