A SMOOTH TRANSITION PERIODIC AUTO REGRESSIVE MODEL FOR SHORT TERM ELECTRICITY LOAD FORECAST

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2007
Autor(a) principal: LUIZ FELIPE MOREIRA DO AMARAL
Orientador(a): REINALDO CASTRO SOUZA lattes
Banca de defesa: MONICA BARROS, MARCELO CUNHA MEDEIROS, REINALDO CASTRO SOUZA
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
Programa de Pós-Graduação: PPG EM ENGENHARIA ELÉTRICA
Departamento: Não Informado pela instituição
País: BR
Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9916@1
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Resumo: 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.
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