Planejamento de mercado de energia elétrica no novo modelo do Setor Elétrico Brasileiro pela aplicação de análise de componente principal como método de combinação de previsões

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: Nascimento, Héber Henrique Selvo do
Orientador(a): Ortega, Jéferson Meneguin
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Energia Elétrica - consumo
Electric Power Consumption
Serviços de Eletricidade
Electric Utilities
Indústria Elétrica
Electric Industries
Análise de Componente Principal
Combinação de Previsões
Distribuidora de Energia Elétrica
Planejamento de Mercado
Cenários de Previsão
Classes de Consumo
Link de acesso: https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/1930
Resumo: O presente trabalho descreve a aplicação da técnica de Análise de Componente Principal como uma técnica alternativa de Combinação de Previsões no planejamento de mercado de uma distribuidora de energia elétrica. O método de Combinação de Previsões é proposto como solução para o problema de decisão enfrentado pelos gestores na escolha entre os cenários propostos pelos analistas por ocasião da elaboração do plano decenal da distribuidora de energia elétrica EnerSul S.A. As classes residencial, comercial e industrial foram eleitas para realização dos testes, pois efetivamente compõem juntas a maior parcela do mercado de energia da empresa (74%) e, portanto, apresentam maior desafio de ajuste. A opção pela utilização do método proposto mostra-se mais vantajosa na escolha entre as projeções para a composição do cenário que irá nortear a contratação de energia, pois além de obter melhor performance em termos de avaliação do erro de projeção, garante, antecipadamente, um cenário que apresente desvios aceitáveis por congregar características de todos os demais métodos utilizados na combinação.
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spelling 2014-02-28T14:26:55Z2021-09-30T19:57:45Z2013https://repositorio.ufms.br/handle/123456789/1930O presente trabalho descreve a aplicação da técnica de Análise de Componente Principal como uma técnica alternativa de Combinação de Previsões no planejamento de mercado de uma distribuidora de energia elétrica. O método de Combinação de Previsões é proposto como solução para o problema de decisão enfrentado pelos gestores na escolha entre os cenários propostos pelos analistas por ocasião da elaboração do plano decenal da distribuidora de energia elétrica EnerSul S.A. As classes residencial, comercial e industrial foram eleitas para realização dos testes, pois efetivamente compõem juntas a maior parcela do mercado de energia da empresa (74%) e, portanto, apresentam maior desafio de ajuste. A opção pela utilização do método proposto mostra-se mais vantajosa na escolha entre as projeções para a composição do cenário que irá nortear a contratação de energia, pois além de obter melhor performance em termos de avaliação do erro de projeção, garante, antecipadamente, um cenário que apresente desvios aceitáveis por congregar características de todos os demais métodos utilizados na combinação.This work describes the application of Principal Component Analysis as an alternative technique of Forecast Combination in the market planning of a power distribution company. The Forecast Combination method is proposed as a solution to the decision problem faced by the business managers in choosing among several forecasting scenarios proposed by analysts in the preparation of the ten-year plan of EnerSul Inc. The residential, commercial, and industrial consumption classes were chosen to be studied because they compose, together, 74% of EnerSul market share, and so, they mean the principal adjustment challenge. The option made by the application of the present technique shows to be the most useful option, among all the predictions, to hammer out the baseline that will be applied for the power purchase agreements. Besides, it has the better performance in error evaluation, the technique previously ensures a scenario able to perform acceptable errors because it gathers the features of all the other predictions made.porEnergia Elétrica - consumoElectric Power ConsumptionServiços de EletricidadeElectric UtilitiesIndústria ElétricaElectric IndustriesAnálise de Componente PrincipalCombinação de PrevisõesDistribuidora de Energia ElétricaPlanejamento de MercadoCenários de PrevisãoClasses de ConsumoPlanejamento de mercado de energia elétrica no novo modelo do Setor Elétrico Brasileiro pela aplicação de análise de componente principal como método de combinação de previsõesElectrical energy suply planning in the new brazilian electric sector by aplication of principal component analisys as a forecast combination methodinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisOrtega, Jéferson MeneguinNascimento, Héber Henrique Selvo doinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMSinstname:Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)instacron:UFMSTHUMBNAILSelvo.pdf.jpgSelvo.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1436https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/1930/4/Selvo.pdf.jpge8d3fa5ef64379a98e522f4058945d2dMD54TEXTSelvo.pdf.txtSelvo.pdf.txtExtracted texttext/plain228733https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/1930/3/Selvo.pdf.txtd2609471a16557c91d10cf5e5b59c7a5MD53ORIGINALSelvo.pdfSelvo.pdfapplication/pdf2180280https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/1930/1/Selvo.pdf354a10f5ab6402d6ca7832f11fa20b77MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ufms.br/bitstream/123456789/1930/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52123456789/19302023-03-08 11:39:53.717oai:repositorio.ufms.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufms.br/oai/requestri.prograd@ufms.bropendoar:21242023-03-08T15:39:53Repositório Institucional da UFMS - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS)false
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