Metodologia para previsão de demanda baseada em cenários utilizando densidade de carga e temperatura

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Autor(es): dc.contributorAoki, Alexandre Rasi-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica-
Autor(es): dc.creatorRocha Junior, Eloy de Paula-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-09-01T12:14:28Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-09-01T12:14:28Z-
Data de envio: dc.date.issued2024-04-25-
Data de envio: dc.date.issued2024-04-25-
Data de envio: dc.date.issued2011-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/1884/29787-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/1884/29787-
Descrição: dc.descriptionOrientador: Prof. Dr. Alexandre Rasi Aoki-
Descrição: dc.descriptionDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Defesa: Curitiba, 04/06/2011-
Descrição: dc.descriptionBibliografia: fls. 98-103-
Descrição: dc.descriptionÁrea de concentração: Sistemas de energia-
Descrição: dc.descriptionResumo: A análise de cenários é uma ferramenta auxiliar que descreve determinadas características para uma previsão de carga. Para sua composição é preciso fazer um mapeamento adequado das variáveis a serem consideradas, assim como qual o peso de cada uma delas na análise decisória do cenário. A partir da composição de cenários é possível estabelecer um direcionamento estratégico para as previsões. O problema a ser abordado neste trabalho é realizar previsão de demanda para uma concessionária com base em um histórico de demandas medidas e premissas que caracterizam a carga de uma região escolhida para o estudo, através do conceito de densidade de carga. Estabelecer fatores multiplicativos para agregar a influência da temperatura e número de consumidores nas previsões futuras, assim como acrescentar informações de modificações topológicas. As análises foram feitas com base em séries temporais e os testes dos vetores de dados foram analisados com aplicação de redes neurais. Para validar e estabelecer uma análise comparativa entre os cenários obtidos foi aplicado a metodologia em uma área observável na região Oeste do Paraná, sinalizando possibilidades de arranjos entre variáveis para compor o melhor cenário a ser elaborado para uma previsão futura.-
Descrição: dc.descriptionAbstract: Scenario analysis is an auxiliary tool that describes certain characteristics for a load forecasting. Composition is needed to make a proper mapping of variables to consider, as well as the weight of each decision analysis in the scenario. From the scenarios composition is possible to establish a strategic direction for the forecasts. The problem to be addressed in this study is to perform demand forecasting for a utility based on historical demands measures and assumptions that characterize the charge of a region chosen for the study, through the concept of charge density. Establish a multiplier for adding the influence of temperature and number of consumers in the forward-looking statements, as well as adding information to topological changes. Analyses were based on series of tests and vector data were analyzed with the application of neural networks. To validate and establish a comparative analysis between scenarios obtained the methodology was applied in an observable area in the Western region of Paraná, indicating possibilities of arrangements between variables to compose the best scenario to be prepared for a future forecast.-
Formato: dc.format117f. : il. [algumas color.]. grafs., tabs.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Relação: dc.relationDisponível em formato digital-
Palavras-chave: dc.subjectEnergia eletrica - Consumo-
Palavras-chave: dc.subjectAnalise de series temporais-
Palavras-chave: dc.subjectRedes neurais (Computação)-
Palavras-chave: dc.subjectEngenharia elétrica-
Título: dc.titleMetodologia para previsão de demanda baseada em cenários utilizando densidade de carga e temperatura-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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