Made available in DSpace on 2014-06-12T17:36:16Z (GMT). No. of bitstreams: 2
arquivo2565_1.pdf: 2503761 bytes, checksum: b0c6a694a5d13636516194de9e330025 (MD5)
license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5)
Previous issue date: 2010 / Companhia Energética de Pernambuco / Após as mudanças ocorridas, com a reestruturação do mercado de energia ao
final da década de 90, a previsão de mercado veio ganhando destaque cada vez maior, com
ênfase nos processos de planejamento do setor, modicidade tarifária e contratação de
energia elétrica, onde se estabelece um limite que caso venha a ser rompido, poderá gerar
prejuízos às distribuidoras de energia elétrica. Dessa forma, este trabalho visa encontrar o
modelo mais adequado à série histórica de Energia Distribuída da CELPE (Companhia
Energética de Pernambuco). Foram feitas simulações para curto prazo, com dados mensais
no horizonte de doze meses à frente e longo prazo, com dados anuais e horizonte de quatro
anos. Para o curto prazo foram testadas as metodologias de Amortecimento Exponencial,
Box & Jenkins, Modelos Estruturais e Redes Neurais Artificiais, sendo testados vários
modelos para cada aplicação. No longo prazo as metodologias utilizadas foram as de
Regressão Dinâmica e o ANFIS. Ao final foram feitas comparações através do MAPE
(Erro Médio Absoluto Percentual), sendo o melhor modelo o que obteve o menor valor de
MAPE
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/5119 |
| Date | 31 January 2010 |
| Creators | Lacerda Moura, Wlademir |
| Contributors | Ribeiro Barbosa de Aquino, Ronaldo |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0024 seconds