$$\newcommand{\bra}[1]{\left<#1\right|}\newcommand{\ket}[1]{\left|#1\right>}\newcommand{\bk}[2]{\left<#1\middle|#2\right>}\newcommand{\bke}[3]{\left<#1\middle|#2\middle|#3\right>}$$
INFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS


As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.

A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.

A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.

A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital

Avançada


Estatísticas | Formato DC|



Título: A SMOOTH TRANSITION PERIODIC AUTO REGRESSIVE MODEL FOR SHORT TERM ELECTRICITY LOAD FORECAST
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): LUIZ FELIPE MOREIRA DO AMARAL

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 9916
Catalogação:  16/05/2007 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES

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=9916@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9916@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9916

Resumo:
This thesis considers a non linear approach to obtain short term forecast for electricity load. The model combines a smooth transition autoregressive process with a periodic autoregressive time series model, creating the Smooth Transition Periodic Autoregressive (STPAR) model. A model-building procedure is developed and a linearity test against smooth transition periodic auto-regressive is proposed. Other two tests were created to evaluate the model: a Lagrange multiplier (LM) test for the hypothesis of no error autocorrelation and LM-type test for the hypothesis of no remaining non-linearity. A Monte Carlo experiment was implemented to evaluate the performance of the proposed tests. Estimation by nonlinear least squares is considered. Finally, load data from New South Wales State in Australia`s electricity retail market is presented and will be used as a real example. Other models were used to compare the performance of the proposes model.

Descrição Arquivo
COVER, ACKNOWLEDGEMENTS, RESUMO, ABSTRACT AND SUMMARY  PDF
CHAPTER 1  PDF
CHAPTER 2  PDF
CHAPTER 3  PDF
CHAPTER 4  PDF
CHAPTER 5  PDF
CHAPTER 6  PDF
REFERENCES  PDF
Logo maxwell Agora você pode usar seu login do SAU no Maxwell!!
Fechar Janela



* Esqueceu a senha:
Senha SAU, clique aqui
Senha Maxwell, clique aqui