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[en] A SMOOTH TRANSITION PERIODIC AUTO REGRESSIVE MODEL FOR SHORT TERM ELECTRICITY LOAD FORECAST / [pt] UM MODELO DE MÚLTIPLOS REGIMES AUTO REGRESSIVO PERIÓDICO COM TRANSIÇÃO SUAVE APLICADO A PREVISÃO DE CURTO PRAZO DE CARGA DE ENERGIA ELÉTRICA

[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.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:9916
Date16 May 2007
CreatorsLUIZ FELIPE MOREIRA DO AMARAL
ContributorsREINALDO CASTRO SOUZA
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguageEnglish
Detected LanguagePortuguese
TypeTEXTO

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