[pt] Como resultado do processo de contração de novos Leilões de energia eólica e a entrada em operação de novos parques eólicos ao sistema elétrico Brasileiro, é necessário que o planejamento da operação das atividades de curto prazo como a regulação, atendimento da carga, balanceamento e programação do despacho das unidades geradoras entre outras atividades, seja efetuado de tal que os riscos técnicos e financeiros sejam minimizados. Porém esta não é uma tarefa simples, já que fornecer previsões exatas para esse processo apresenta uma série de desafios, como a incorporação da incerteza no cálculo das previsões. Daqui que a literatura técnica reporta diversas técnicas que proporcionam estimativas da densidade de probabilidade de geração de energia eólica, pois tais estimações permitem obter previsões da densidade de probabilidade para a energia eólica. Neste contexto, a previsão da velocidade do vento nos aproveitamentos eólicos passa a ser uma informação fundamental para os modelos de apoio à decisão que suportam a operação econômica e segura dos sistemas elétricos, pois a maioria dos modelos precisa da previsão da velocidade do vento para calcular a previsão da energia eólica. Este trabalho apresenta uma proposta uma estratégia de especificação não paramétrica para a previsão da geração de energia eólica, empregando a comumente conhecida densidade condicional por kernel, o qual permite calcular a função densidade de probabilidade da produção eólica para qualquer horizonte de tempo, condicionada à previsão da velocidade do vento obtida através da aplicação da metodologia de Análise Espectral Singular (SSA) para previsão. A metodologia foi validada com sucesso usando a série temporal das medias horárias da velocidade do vento e da produção eólica de um parque eólico Brasileiro. Os resultados foram comparados contra outras metodologias para a previsão da velocidade do vento, onde a abordagem não paramétrica proposta produz resultados muito proeminentes. / [en] As a result of the new contracting process wind power auctions and the entrance into operation of new wind farms to the Brazilian electrical system, it is requires that the planning of the operation of short-term activities such as regulation, balancing and programming dispatch of units commitment among other activities, is made such that the technical and financial risks are minimized. But this is not a simple task, since providing accurate forecasts for this process presents several challenges, as the incorporation of uncertainty in the calculation of the forecasts. Hence the technical literature reports several techniques that provide estimates of the probability of wind power generation density, because such estimates allow to obtain forecasts of the wind power probability density function. In this context, wind speed forecasting in wind farms becomes essential information for decision support models which helps the economic and safe operation of electrical systems, due to the fact that most of the models need to the wind speed predictions for forecasting wind energy. This thesis proposes a non-parametric specification strategy for forecasting of wind power generation, using the commonly known conditional kernel density estimation, which allows the estimation of the probability density function of wind power generation for any time horizon, conditioned on wind speed forecast obtained by applying the Singular Spectrum Analysis methodology (SSA). The methodology has been successfully validated using the time series of wind speed and hourly averages of wind production of a Brazilian wind farm. The results were compared against other methodologies for wind speed prediction, and the proposed non-parametric approach produced very prominent results.

[pt] Esta tese propõe a utilização do DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) para separar os componentes de ruído na fase de agrupamento das autotriplas da Análise Singular Espectral (SSA) de Séries Temporais. O DBSCAN é um método moderno de clusterização (revisto em 2013) e especialista em identificar ruído através de regiões de menor densidade. O método de agrupamento hierárquico até então é a última inovação na separação de ruído na abordagem SSA, implementado no pacote R- SSA. No entanto, o método de agrupamento hierárquico é muito sensível a ruído, não é capaz de separá-lo corretamente, não deve ser usado em conjuntos com diferentes densidades e não funciona bem no agrupamento de séries temporais de diferentes tendências, ao contrário dos métodos de aglomeração à base de densidade que são eficazes para separar o ruído a partir dos dados e dedicados para trabalhar bem em dados a partir de diferentes densidades. Este trabalho mostra uma melhor eficiência de DBSCAN sobre os outros métodos já utilizados nesta etapa do SSA, garantindo considerável redução de ruídos e proporcionando melhores previsões. O resultado é apoiado por avaliações experimentais realizadas para séries simuladas de modelos estacionários e não estacionários. A combinação de metodologias proposta também foi aplicada com sucesso na previsão de uma série real de velocidade do vento. / [en] This thesis proposes using DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) to separate the noise components of eigentriples in the grouping stage of the Singular Spectrum Analysis (SSA) of Time Series. The DBSCAN is a modern (revised in 2013) and expert method at identify noise through regions of lower density. The hierarchical clustering method was the last innovation in noise separation in SSA approach, implemented on package R-SSA. However, is repeated in the literature that the hierarquical clustering method is very sensitive to noise, is unable to separate it correctly, and should not be used in clusters with varying densities and neither works well in clustering time series of different trends. Unlike, the methods of density based clustering are effective in separating the noise from the data and dedicated to work well on data from different densities This work shows better efficiency of DBSCAN over the others methods already used in this stage of SSA, because it allows considerable reduction of noise and provides better forecasting. The result is supported by experimental evaluations realized for simulated stationary and non-stationary series. The proposed combination of methodologies also was applied successfully to forecasting real series of wind s speed.

[pt] No Brasil, devido aos incentivos governamentais ministrados na área de energia renovável, é postulada uma perspectiva crescente no número de instalações de micro e minigeração distribuída (MMGD), sendo a fonte solar destaque no país. Dessa forma, o aumento na inserção de fontes intermitentes promove alterações significativas no comportamento da curva de carga horária, podendo atingir de maneira direta a operação e o planejamento da rede elétrica. Para atender aos novos panoramas dispostos pelo sistema elétrico brasileiro, esta dissertação propõe uma nova metodologia para contabilizar a geração distribuída fotovoltaica para as horas que compõem o dia. Usando o modelo Holt-Winters Sazonal Duplo são feitas previsões de carga e demanda para o Sistema Interligado Nacional e os subsistemas que o integram, considerando, em particular, o impacto causado pela conexão destes sistemas de MMGD solar fotovoltaica na rede de distribuição. Para as previsões são utilizados o horizonte de tempo de 24 horas, em intervalos horários, efetuadas para a primeira semana de 2020. Os resultados indicam que a metodologia proposta para a criação das séries de geração distribuída fotovoltaica é válida, pois é observada uma diminuição dos erros de previsão para a série de demanda, constituída pelo montante da geração distribuída adicionado a carga. Os valores de MAPE analisados neste trabalho não ultrapassam 10 porcento para dias típicos, exceto feriados, indicando que o método apresentado é um recurso eficiente. / [en] In Brazil, due to government incentives given in the area of renewable energy, a growing perspective in the number of micro and mini distributed generation (MMGD) installations is postulated, being the solar source highlighted in the country. Thus, the increase in the insertion of intermittent sources promotes significant changes in the behavior of the hourly load curve, which can directly affect the operation and planning of the electrical network. To meet the new panoramas provided by the Brazilian electricity system, this dissertation proposes a new methodology to account for distributed photovoltaic generation for the hours that make up the day. Using the Double Seasonal Holt-Winters model, load and demand forecasts are made for the National Interconnected System and the subsystems that integrate it, considering, in particular, the impact caused by the connection of these solar photovoltaic MMGD systems in the distribution network. For the forecasts, the 24-hour time horizon is used, in hourly intervals, carried out for the first week of 2020. The results indicate that the proposed methodology for the creation of distributed photovoltaic generation series is valid, as it is observed a decrease in the forecast errors for the demand series, constituted by the amount of the distributed generation added to the load. The MAPE values analyzed in this work do not exceed 10 percent for typical days, except holidays, indicating that the presented method is an efficient resource.

[pt] Com o novo modelo do setor elétrico implantado no início desta década, vários desafios foram impostos aos agentes dessa área. Para os agentes de distribuição, o modelo implica em procurar otimizar processos, sempre mantendo certo nível de qualidade dos serviços, monitorado pelo agente regulador. Uma das obrigações das distribuidoras é a contratação adequada de energia para fornecimento de seus clientes considerando períodos futuros. O presente trabalho tem por objetivo desenvolver uma estratégia de apoio às decisões de uma distribuidora de energia para a contratação em leilões de energia elétrica. O método contempla uma etapa de previsão de consumo de energia num horizonte de cinco anos, e a partir dos valores estimados e de outros componentes formadores dos custos de contratação, como o Valor de Referência Anual e o Preço de Liquidação de Diferenças, realiza simulações de cenários, que visam propiciar uma otimização na formação da carteira de contratos. Ao final são definidos os percentuais ótimos de contratação, que garantam o atendimento completo ao mercado cativo da distribuidora, e que minimizam os riscos de aplicações de penalidades por sub ou sobrecontratação. / [en] The implementation of the new model for the electrical sector in Brazil resulted in big challenges to the agents involves in this market. For the distributing utilities agents, in particular, the model somehow requires an optimization of all their processes but, at the same time, keeping the quality of the services supplied to their clients within the level stated by the regulator. Among these challenges, the distributing utilities, within the new model, have to perform the correct acquisition of energy from the supply utilities for future periods (up to 5 years ahead). This thesis aims to provide tools to help a distributing utility on the decision of energy acquisition on the electrical energy auctions. The approach includes a stage of energy consumption forecasts up to 5 - years - ahead and simulation stage where the demand forecasts and the energy prices series are the random variables implemented in a simulation scheme that generates possible energy acquisition scenarios. At the end, the optimal energy acquisition are obtained in such a way that the captive utility is fully contracted for the next five years where the utility penalties for under or over acquisition are minimized.

[pt] A previsão de curto prazo, que envolve dados de alta frequência, é essencial para a confiabilidade e eficiência da operação do setor elétrico, fazendo com que a alocação da carga seja feita de forma eficiente, além de indicar possíveis distorções nos próximos períodos (dias, horas, ou frações de hora). A fim de garantir a operação energética, diversas abordagens têm sido empregadas com vistas à previsão de carga de energia a curto prazo. Dentre elas, pode-se citar os modelos híbridos de Séries Temporais, Lógica Fuzzy e Redes Neurais e o Método Holt-Winters com múltiplos ciclos que é a principal ferramenta utilizada atualmente. O HPA (Hierarchical Profiling Approach) é um modelo que decompõe a variabilidade dos dados de séries temporais em três componentes: determinística, estocástica e ruído. A metodologia é capaz de tratar observações únicas, periódicas e aperiódicas, e ao mesmo tempo, serve como uma técnica de pré-branqueamento. Este trabalho tem por objetivo implementar o HPA e aplicá-lo a dados de carga de energia elétrica de 15 em 15 minutos pra um estado da região Sudeste do Brasil. Também serão analisadas as previsões de curto prazo geradas pelo modelo para a série considerada, visto que a habilidade preditiva do HPA ainda é desconhecida para séries brasileiras. As previsões forneceram Coeficiente U de Theil igual a 0,36 e um Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE, Mean Absolute Percentage Error) de 5,46%, o qual é bem inferior ao valor fornecido pelo Modelo Ingênuo usado para comparação (15,08%). / [en] Short-term forecast, which involves high frequency data, is essential for a reliable and efficient electricity sector operation, enabling an efficient power load allocation and indicating possible distortions in the coming periods (days, hours, or hour fractions). To ensure the operation efficiency, several approaches have been employed in order to forecast the short-term load. Among them, one can mention the hybrid models of Time Series, Fuzzy Logic and Neural Networks and Holt-Winters Method with multiple cycles, which is the main tool used today. The HPA (Hierarchical Profiling Approach) model decomposes the variability of time series data into three components: deterministic, stochastic and noise. The model is capable of modeling single, periodic and aperiodic observations, and at the same time function as a pre-whitening technique. This work aims to implement the HPA and to apply it in 15 in 15 minutes load data of a Brazil’s southeastern state, since the predictive ability of the HPA is still not known for the Brazilian series. The short-term forecasts estimated for the series considered are analyzed and provided a Theil-U Coefficient equal to 0.36 and a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 5.46%, which is smaller than the value given by the Naive Model (15.08%).

[pt] A necessidade de integração entre os vários componentes de uma cadeia de suprimento e o SEOP (Sales and Operations Planning) são conceitos amplamente conhecidos pelas empresas, entretanto muitas vezes é difícil alinhar os conceitos teóricos às necessidades e aos processos reais das empresas. O foco deste trabalho é o planejamento operacional da cadeia logística de abastecimento de petróleo e derivados de uma empresa petrolífera. A empresa utiliza um modelo de programação linear determinístico para elaboração do plano. Foram monitorados os desvios entre o realizado e o planejado de diversos parâmetros que influenciam no plano, como preços internacionais, volume de produção de petróleo, demanda de alguns derivados e disponibilidades de unidades de refinaria. Após análise desses desvios, utilizou-se o modelo de programação linear da empresa para elaborar uma série de sensibilidades, retroalimentando o modelo, com a utilização dos erros médios das variáveis. Por fim são agrupadas as informações sobre realizado x planejado x sensibilidade (plano modificado) à incerteza. Os resultados mostram que o plano modificado considerando à incerteza das variáveis através dos erros médios históricos possibilita um planejamento mais robusto, onde o resultado deixa de ser um valor ótimo determinístico e se apresenta como uma faixa de valores bons. / [en] The need for integration between the various components of the supply chain and the SEOP (Sales and Operations Planning) are concepts widely known by the companies, however it is often difficult to align theoretical concepts to the real needs and processes of companies. The focus of this work is the operational planning of the logistics supply chain of petroleum and derivatives of an oil company. The company uses a deterministic linear programming model for development of the plan. The parameters´ deviations between real and planning data, which influence the plan, as international prices, volume of oil production, demand for some oil derivatives and availability of refinery units were monitored. After analyzing of these deviations, we used the linear programming model of the company to develop a range of sensitivities, feeding back the model, using the mean errors of the variables. Finally the information of real x plan x modified plan (planned sensitivity) with uncertainty are grouped. The results show that the modified plan considering the uncertainty of the variables through the historical average errors enables a more robust planning, where the result is no longer a deterministic optimal value and it presents itself as a good range of values.

[pt] Esta dissertação teve como objetivo propor o desenvolvimento e estabelecimento de um método de gerenciamento de estoque de peças de uniformes a ser implantado através de uma solução de TI que possa vir a ser utilizado por todos os Gerentes dos PDU´s (Postos de Distribuição de Uniformes) e pelo Gerente de Fardamento da Marinha. Com esse fulcro, foram apresentadas técnicas de segmentação de materiais, de previsão de demanda de curto prazo, de gerenciamento de estoque (método de ponto de pedido e método de revisão periódica) e técnicas de cálculo de estoque de segurança para determinado nível de serviço. Adicionalmente, com o intuito de possibilitar a comparação entre políticas de estoques distintas, foram estudados três importantes classes gerais de custos que são: os custos de pedido, de manutenção do inventário e de falta de estoques. Como resultado, foram apresentadas algumas reformulações necessárias a serem implementadas na atual ferramenta de TI utilizada pela Marinha para gerenciar o estoque. Uma vez implantada, essa ferramenta irá permitir aos Gerentes, conhecedores das nuances do mercado, melhores condições para a tomada de decisões relativas aos seus estoques. / [en] The objective of this dissertation is to develop and establish an inventory management method for uniforms through IT solutions that can be used by all inventory managers at uniform distribution points. With this in mind, studies were conducted on techniques for material classification, short term demand forecasting, inventory management (continuous review method and periodic review method) as well as techniques for calculating safety stock to achieve the desired the service level. Additionally, this proposal allows us to compare and contrast different inventory policies on the basis of three principal cost criteria. Those criterion are: acquisition cost, inventory maintenance, and inventory loss. As a result, recalculations were proposed to the IT solution that is currently being used by the Brazilian Navy to effectively manage stock levels. Once implemented, these tools will allow inventory managers, the technical experts of the navy, to make the best decisions with the best information possible.

[pt] Melhorias da mortalidade vêm sendo observadas em praticamente todo o mundo desde o início do século XX e impactam diretamente o resultado dos cálculos atuariais. A incorporação das tendências futuras da mortalidade no cálculo atuarial é possível através do uso de tábuas de mortalidade geracionais, que fornecem probabilidades de morte baseadas não só na idade x do indivíduo, como também no tempo t. O estudo aborda técnicas para projeção da mortalidade e consequente determinação dos fatores de improvement, utilizados para tornar uma tábua de mortalidade na forma geracional. As metodologias Lee-Carter e modelos lineares generalizados são utilizadas para construir previsões de mortalidade com base na experiência de mortalidade da população da Inglaterra e País de Gales da última metado do século passado. / [en] By the beginning of the 20th century, improvement on mortality started rising in many countries and this has a direct impact on the results of actuarial calculus. The trend of mortality can be incorporated into actuarial calculus through the use of generation mortality tables, that consider not only the age x of the individual but also the time t. This study explores techniques to project the mortality and the improvement factors used to turn a mortality table into a generational one. The methodologies of Lee-Carter and generalized linear models were used to forecast mortality by using the England and Wales mortality experience of the past half century.

[pt] Essa tese considera um modelo não linear para se obter previsões de curto prazo de carga de energia elétrica. O modelo combina um modelo de múltiplos regimes auto-regressivo com transição suave com um periódico auto-regressivo criando o modelo de múltiplos regimes periódico com transição suave (STPAR). Um método de construção do modelo é desenvolvido com métodos estatísticos simples e um teste de linearidade contra a hipótese de modelo periódico autoregressivo com transição suave. Outros dois destes foram elaborados para se avaliar o modelo estimado: um teste de Multiplicador de Lagrange (LM) para a hipótese de auto-correlação serial dos resíduos e outro teste LM para a hipótese de não linearidade remanescente. Um experimento de Monte Carlo foi implementado para avaliar a performance dos testes propostos. Estimação por mínimos quadrados não lineares é considerado. Finalmente, dados de carga de energia elétrica do estado de New South Wales na Austrália são apresentados e foram usados como exemplo real. Outros modelos foram utilizados para comparar a performance do modelo. / [en] 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.

[pt] O principal objetivo desse trabalho é aplicar o arcabouço proposto por Diebold e Li (2006) para modelar o comportamento da curva de juros brasileira e gerar previsões de curto, médio e longo prazos para a sua trajetória futura. O modelo é estimado e as previsões geradas a partir dele são comparadas com as previsões de outros modelos tradicionalmente utilizados como base de comparação. Os resultados alcançados nos levam a concluir que o modelo proposto por Diebold e Li não é adequado para o caso brasileiro, pois é superado por meros modelos univariados para quaisquer horizontes de previsão e para quaisquer prazos de vencimento ao longo da curva de juros. São feitas algumas conjecturas acerca das razões desse fracasso, e essas conjecturas inspiram o desenvolvimento de duas variantes do modelo original. Os resultados obtidos indicam que as modificações propostas são animadoras, pois uma das variantes consegue gerar previsões de longo prazo de qualidade superior àquelas geradas a partir dos modelos competidores. / [en] The main objective of this dissertation is to model the Brazilian interest yield curve using Diebold and Li (2006) framework, in order to produce short, medium and long-term forecasts. We estimate the model and then compare its term-structure forecasts with forecasts based on standard benchmark models. Our results lead to the conclusion that the model proposed by Diebold and Li is not consistent with The Brazilian specific evidence, since it is outperformed by simple univariate models, for all forecast horizons, with any maturity choice. We make some theoretical conjectures to explain why the attempt has failed, which inspired the development of two new variants of the original model. The new results indicate that the model improvements proposed are promising, because one of the variants succeeds in producing long-term forecasts of greater accuracy than those based on competing models.