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Avançada


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Título: FORECASTING DAILY LOAD DATA USING STRUCTURAL MODELS AND CUBIC SPLINE
Autor: FABIANA GORDON
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 8325
Catalogação:  17/05/2006 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=8325@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=8325@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8325

Resumo:
This thesis presents a model that deals with daily obsevations applied to the problem of forecasting daily elecricity demand. This approach is basaed on a structural time series model with the annual seasonal pattern being modelled by a Periodic Sppline. The methods of Splines was first used in Harvey and Koopman (1993) to analyse hourly load observations, including temperature used an explanatory variable which is also modelled by a Spline. The main contribuition of this thesis is the treatment of holidays and the temperature response modelled by a spline which considerss the possible vsariations that the effect of temperature has on electricity demand within the year. The methodology is applied to three companies of the Brazilian electrical system: LIGHT (State of Rio de Janeiro), CEMIG (State of Minas Gerais) and COPEL (state of Paraná).

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