ETDs @PUC-Rio
| Título: | UNIVARIATE TECHNIQUES PERFECTED FOR THE ELECTRIC LOAD FORECAST OF SHORT STATED PERIOD FROM HOURLY DATA | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Autor: |
GLAUCIA DE PAULA FALCO |
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| Colaborador(es): |
REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador |
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| Catalogação: | 20/ABR/2006 | Língua(s): | PORTUGUESE - BRAZIL |
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| Tipo: | TEXT | Subtipo: | THESIS | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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| Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=8161&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=8161&idi=2 |
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| DOI: | https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.8161 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Resumo: | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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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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