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Título: UNIVARIATE TECHNIQUES PERFECTED FOR THE ELECTRIC LOAD FORECAST OF SHORT STATED PERIOD FROM HOURLY DATA
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):  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=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:
The ONS (National Operator of the Brazilian electrical system) has been using the software ANNSTLF produced by EPRI/USA (Eletrical Power Research Institute) to carry out the forecast of the hourly load consumption. However, the estimates supplied by the program are based on the methodology of a neural net that, in a way, does not allow the user to extract a better interpretation of the results produced by the net. Therefore, investigates the conventional univaried methods: Holt-Winters and Box & Jenkins, considering its formulations perfected and adapted to the characteristics of the series understudy. That is, its assumed the existence of two seasonal cicles: daily and weekly. The advantage of these univariate techniques, in comparison to the ANNSTLF, is mainly the ability to interpret the model estimates. Also, this research also allows a better evaluation the performance of the ANNSTLF.

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