Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2012-10-24T02:58:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 259772.pdf: 1383734 bytes, checksum: 20f149085fb4123c86e833106265cf1b (MD5) / O correto dimensionamento de estoques é essencial para a conservação da competitividade empresarial no cenário em que o mercado se encontra atualmente. Tanto para evitar rupturas quanto para impedir que uma grande quantidade de produtos seja mantida em estoques, justifica-se a necessidade de antever a demanda, preparando-se com volumes adequados de estoques, uma vez que estas situações podem incorrer em elevados custos de operação. A modelagem desta demanda, através da análise de séries temporais, utilizando modelos de suavização exponencial que possibilitem gerar previsões da sua distribuição é um dos focos deste trabalho. No entanto, esta modelagem precisa ser acompanhada a fim de que suas previsões não se distanciem dos dados observados a cada período. Este acompanhamento se dá através de gráficos de controle combinados Shewhart-CUSUM, com limites de controle calculados por simulação para esta aplicação específica, sendo este o segundo foco desta dissertação. Esta dissertação mostra a utilização desta ferramenta como alarme para a necessidade de re-estimação do modelo de suavização exponencial bem como da estimação de suas componentes. Mostra-se, também, que esta proposta pode ser utilizada para o dimensionamento de capacidade de produção e para os casos de prestação de serviços, quando não é possível manter estoques daquilo a ser vendido. A metodologia sugerida é aplicada a três estudos de casos: (1) consumo industrial de energia elétrica no estado de Santa Catarina; (2) vendas de cortadores de cantos de gramados; (3) produção de gás pelo Canadá. Ao último deles, aplica-se o modelo de controle de estoques do jornaleiro, como descrito na literatura, tendo como entradas as previsões da distribuição de demanda geradas e como saída um valor ótimo do volume de estoques a ser mantido, segundo o modelo utilizado. Conclui-se que os modelos de suavização exponencial apresentados possuem boa acurácia para aplicação a séries temporais para efetuar a previsão da demanda e que os gráficos de controle combinados Sheshart-CUSUM cumprem o papel de verificar a aderência do modelo estimado aos dados reais. The correct sizing of inventory levels is essential for the maintenance of business competitiveness in the current market scenario. Either to prevent ruptures or to hinder keeping over inventories, the demand foreseeing justifies itself by allowing the use of adequate inventory levels, as both of these situations could incur into high operational costs. The modeling of this demand through time series analysis using exponential smoothing models is one of the objectives of this work, making it possible to forecast the demand distribution. However, there is a need to verify this modeling so that its forecasts do not differ significantly from the data observed in each period. The monitoring is done using combined Shewhart-CUSUM control charts, with control limits calculated by simulation for this specific application, being that another objective of this study. This thesis shows the utilization of this tool to act as an alarm for the need of re-estimation of the exponential smoothing model and its components. It is also revealed that this proposal can be used for dimensioning the production capacity, of services providers, in the cases when it is not possible to keep inventories of the items being sold. The suggested methodology is applied into three cases: (1) industrial electric energy consumption in the state of Santa Catarina; (2) sales of lawn cutters; (3) Canadian gas production. In the last case, it is applied the newsboy inventory control model, as described in literature, having as inputs the demand distribution forecasts and as outputs an optimal value of the inventory level to be hold. The conclusions point that the presented exponential smoothing models can be accurately applied to time series to demand forecasting and that the combined Shewhart-CUSUM control charts fulfill the role of verifying the adhesion of the model esteem to the real data.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-24T10:09:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 264285.pdf: 5062812 bytes, checksum: 45c225e576a30a6cc4f5883785f9e34a (MD5) / O modelo de suavização exponencial com dupla sazonalidade foi desenvolvido recentemente e aplicado principalmente na previsão de consumo horário de energia elétrica, apresentando resultados melhores quando comparado a outros modelos. Porém a estabilidade deste modelo ainda não tinha sido estudada até o presente trabalho. Para estudar a estabilidade e encontrar o espaço admissível dos parâmetros de suavização foi utilizado o teste de Jury. Este é um teste clássico aplicado a estabilidade de sistemas dinâmicos, que também pode ser utilizado em modelos de suavização exponencial. Os resultados obtidos com o teste no modelo com dupla sazonalidade mostram que quando os dados são horários, o modelo só pode ser utilizado em séries sem crescimento ou com crescimento constante. Pequenas variações no parâmetro de suavização do crescimento tornam o modelo instável, com conseqüente aumento dos erros de previsão.

[pt] As alterações na legislação do Setor de Energia Elétrica Brasileiro em fins do milênio passado, provocou profundas mudanças no planejamento da Operação do Sistema e na Comercialização de energia elétrica no Brasil. O desmembramento das atividades de geração, de transmissão e de distribuição de energia elétrica criou novas características no comportamento dos Agentes Concessionários e as previsões de demanda por energia elétrica, que sempre foram ferramenta importante, por exemplo, na programação da operação, passaram a ser indispensáveis também, na comercialização de energia elétrica no mercado livre. Neste novo cenário, a obtenção e o armazenamento de dados confiáveis passou a ser parte integrante do patrimônio das Empresas e um sistema eficiente de previsões de carga passou a ser um diferencial na mesa de negociações. Os Agentes concessionários e o Operador Nacional do Sistema Elétrico vêm fazendo investimentos para aperfeiçoar os seus sistemas de aquisição de dados, entretanto em sistemas de multipontos algumas falhas imprevistas durante a sincronização da telemedição podem ocorrer, provocando defeitos nas séries. Nas séries de minuto em minuto, por exemplo, uma falha de algumas horas acarreta centenas de registros defeituosos e as principais publicações a respeito de modelagens de séries temporais para tratamento de dados não abordam as dificuldades encontradas diante de grandes falhas consecutivas nos dados. / [en] As a result of the continuing privatization process within the energy sector,electricity load forecasting is a ritical tool for decision-making in the Industry. Reliable forecasts are now needed not only for developing strategies for business planning and short term operational scheduling, but also to define the spot market electricity price. The forecasting process is data-ntensive and interest has been driven to shorter and shorter intervals. Large investments are being made in modernizing and improving metering systems, so as to make more data available to the forecaster. However, the forecaster is still faced with irregular time-series. Gaps, missing values, spurious information or repeated values in the time-series can result from transmission errors or small failures in the recording process. These so- called irregularities have led to research that focused on either iterative processes,like the Kalman filter and the EM algorithm, or applications of the statistical literature on treatment of missing values and outliers. Nevertheless, these methods often result in large forecast errors when confronted with consecutive failures in the data. On the other hand, the minute to minute series have a large amount of points and so the one day ahead forecast horizont becomes very large to handling with the conventional methods. In this context, we propose an alternative to detect and replace values and present a methodology to perform the forecasting process by using of other information in the time-series that relate to the variability and seasonality, which are commonly encountered in electricity load-forecasting data. We illustrate the method and address the problem as part of a wider project that aims at the development of an automatic on line system for tracking the Brazilian Interlinked Electric Network Operation and performing short term load forecasting. The data were collected by ONS / ELETROBRAS - Brazil. We concentrate on 10 minutes data for the years 1997-1999 of Light Serviços de Eletricidade S.A. (Rio de Janeiro and its surroundings). / [es] Las alteraciones en la legislación del Sector de Energía Elétrica Brasilero a finales del milenio pasado, provocó profundos cambios en el planificación de la Operación del Sistema y en la Comercialización de energía eléctrica en Brasil. La desarticulación de las actividades de generación, de transmisión y de distribuición de energía eléctrica creó nuevas características en el comportamiento de los Agentes Concesionarios. Así, las previsiones de demanda por energía eléctrica, que siempre fueron una herramienta importante, por ejemplo, en la programación de la operación, pasaron a ser indispensables también en la comercialización de energía eléctrica en el mercado libre. En este nuevo escenario, la obtención y almacenamiento de datos confiables pasó a ser parte integrante del patrimonio de las Empresas y un sistema eficiente de previsiones de carga constituye un diferencial en la mesa de negociaciones. Los Agentes concesionarios y el Operador Nacional del Sistema Eléctrico han invertido en el perfeccionamiento de sus sistemas de adquisición de datos. Sin embargo, en sistemas de multipuntos algunas fallas imprevistas durante la sincronización de la telemedición pueden ocurrir, provocando defectos en las series. En las series de minuto en minuto, por ejemplo, una falla de algunas horas trae consigo centenas de registros defectuosos y las principales publicaciones sobre modelos de series temporales para tratamiento de datos no abordan las dificuldades encontradas frente a grandes fallas consecutivas en los datos.

[pt] Desde 2001, quando ocorreu uma crise no setor energético brasileiro, o planejamento e, consequentemente, a previsão do consumo de energia a médio e longo prazo do consumo de eletricidade vem sendo prioridade. A Empresa de Pesquisa Energética, por meio do Plano Decenal de Energia e do Plano Nacional de Energia, é a responsável por publicar tais previsões, tendo como versão mais atual os horizontes de 2023 e 2050, respectivamente. Este trabalho tem como objetivo principal modelar e prever as séries de consumo através de duas abordagens, top down e bottom up. Para a primeira utiliza-se os métodos de suavização exponencial de Pegels e para a segunda, aplica-se, o modelo FORECAST-Residential, desenvolvido pelo Fraunhofer Institute. O modelo top down é o responsável por modelar e prever o consumo de energia elétrica do Brasil agregado e desagregado por classes de consumo, enquanto que o bottom up será utilizado somente nas séries do setor residencial, em cada região geográfica. Além da previsão com o melhor modelo dentro do histórico para o primeiro caso, para as técnicas Standard e Damped Pegels otimiza-se os hiperparâmetros a fim de ajustar cada um dos valores projetados com as pesquisas disponibilizadas pela EPE. Os resultados mostraram que com a abordagem top down foi possível prever o consumo de eletricidade até 2050 para todos os setores energéticos e ajustar os parâmetros para cada um dos casos propostos; e, com a abordagem bottom up, chegou-se a valores considerados prováveis para o setor residencial do Brasil. Finalmente, é possível concluir que todos os resultados aqui são muito promissores e dão direções para futuros aperfeiçoamentos. / [en] After the 2001 energy crises in Brazil, the energy sector priority has been the planning and consequently the forecast middle and long term energy consumption. The Energy Research Company (EPE for short) is in charge of publishing two official reports: The Ten Year Energy Planning and The National Energy Planning which contain, among other things, the forecast for longer lead times. In the present formulation these horizons are 2023 and 2050. This work aims to model and predict the consumption series with two approaches, top down and bottom up. The first uses Pegels exponential smoothing methods and for the second is applied the model FORECAST Residential, developed by the Fraunhofer Institute, Germany. The top-down model is responsible for modeling and predicting Brazil energy consumption aggregated and disaggregated by class of consumption, while the bottom up will be used only in the residential sector, but for each geographic region. In addition to the forecast with the best model in sample for the top down case, an optimization of the model hyper parameters is carried out in order to adjust each of the projected values with the figures provided by EPE. The results obtained show that with the top down approach it is possible to predict satisfactorily the electricity consumption up to 2050 for all energy sectors; and the bottom up approach produce forecasts very likely to occur in the future. Finally, it is possible to conclude that all the results obtained here are very promising and give directions for future improvements.

[pt] Esta tese desenvolve técnicas avançadas de processamento de sinais com arranjos de sensores, tanto para arranjos completamente calibrados quanto parcialmente calibrados. São propostas novas geometrias de arranjos esparsos baseadas em subarranjos lineares esparsos, bem como são desenvolvidos novos algoritmos de estimativa de direção de chegada (DOA) para sinais eletromagnéticos de banda estreita, utilizando-se a teoria de processamento estatístico. Os algoritmos propostos, denominados Generalized Coarray MUSIC (GCA-MUSIC) e Generalized Coarray Root MUSIC (GCA-rMUSIC), expandem a técnica clássica denominada Multiple Signal Classification (MUSIC) para configurações de subarranjos esparsos. Técnicas de projeto de subarranjos lineares esparsos foram propostas, assim como uma análise dos graus de liberdade dos subarranjos (sDoF) em função dos graus de liberdade do arranjo completo (DoF). Além disso, desenvolvem-se versões com tamanho de Janela Variável (VWS) desses algoritmos, que incorporam técnicas de suavização espacial com abertura variável. Esses métodos proporcionam estimativas de direção de alta precisão e conseguem estimar um número maior de fontes do que o número de sensores físicos em cada subarranjo, explorando estruturas de coarranjo específicas. A análise de desempenho demonstra que o GCA-MUSIC e o GCA-rMUSIC, juntamente com suas variantes VWS, melhoram a precisão no contexto de arranjos parcialmente calibrados, onde podem existir incertezas de calibração. Além disso, são apresentadas variantes VWS do algoritmo Coarray MUSIC (CA-MUSIC) para arranjos totalmente calibrados (coerentes), permitindo estratégias de suavização adaptáveis para um desempenho aprimorado. Além do desenvolvimento algorítmico, foram derivadas as Matrizes de Informação de Fisher (FIMs) para o conjunto completo de parâmetros deste modelo de dados generalizado, incluindo tanto as relações de parâmetros consigo próprios quanto cruzados. Essas matrizes levam em consideração as direções das fontes, potências das fontes, potência do ruído e as componentes reais e imaginárias de todos os parâmetros de calibração, representando cenários com fontes correlacionadas e descorrelacionadas. Este trabalho avança significativamente a compreensão teórica dos limites de desempenho da estimativa de direções, fornecendo uma quantificação mais rigorosa dos limitantes de Cramér-Rao. Esses limitantes são particularmente relevantes em cenários com arranjos parcialmente calibrados e fontes descorrelacionadas, conforme demonstrado utilizando-se modelos de dados baseados no produto de Khatri-Rao. / [en] This thesis explores advanced array signal processing techniques for both fully and partially calibrated arrays. We introduce novel sparse array geometries based on sparse linear subarrays and develop new direction-of-arrival (DOA) estimation algorithms for narrowband electromagnetic signals, framed within statistical signal processing principles. The proposed algorithms, named Generalized Coarray MUSIC (GCA-MUSIC) and Generalized Coarray Root MUSIC (GCA-rMUSIC), extend the classical Multiple Signal Classification (MUSIC) framework to sparse subarrays configurations. Sparse linear subarray design techniques were proposed, as well as an analysis of the degrees of freedom of subarrays (sDoF) as a function of degrees of freedom of the whole array (DoF). Additionally, we develop Variable Window Size (VWS) versions of these algorithms, which incorporate flexible spatial smoothing apertures. These methods provide high-accuracy DoA estimates and offer the key advantage of resolving more sources than the number of physical sensors in each subarray by exploiting coarray structures. Performance analysis demonstrates that GCA-MUSIC and GCA-rMUSIC, along with its VWS variants, improve accuracy in the context of partially-calibrated arrays, where calibration uncertainties may exist. Furthermore, VWS variants of the Coarray MUSIC (CA-MUSIC) algorithm are presented for fully calibrated (coherent) arrays, enabling adaptable smoothing strategies for enhanced performance. In addition to algorithmic development, we compute the Fisher Information Matrices (FIMs) for the complete set of parameters in this generalized data model, including both self and cross-coupled parameter relationships. These matrices account for source directions, source powers, noise power, and the real and imaginary components of all calibration parameters, representing both correlated and uncorrelated source scenarios. This work significantly advances the theoretical understanding of DoA estimation performance limits by providing a more rigorous quantification of the Cramér-Rao bounds. These bounds are particularly relevant in scenarios with partially calibrated arrays and uncorrelated sources, as demonstrated using the Khatri-Rao product-based data model.