dc.contributor.author | Feitosa, Ryan Mauricio Teixeira | |
dc.date.accessioned | 2023-09-04T18:15:25Z | |
dc.date.available | 2023-09-04T18:15:25Z | |
dc.date.issued | 2023-08-30 | |
dc.identifier.citation | FEITOSA, Ryan Mauricio Teixeira. Comparação de métodos clássicos e avançados de previsão aplicados ao consumo de energia elétrica. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2023. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/18503. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/18503 | |
dc.description.abstract | A garantia de um abastecimento de energia eficiente depende de uma previsão de demanda adequada, permitindo uma gestão eficiente dos recursos e otimização de processos, manutenções e investimentos. Este estudo avalia o processo de planejamento em diversas granularidades geográficas e setoriais, analisando as séries de consumo energético do Brasil, do subsistema Sudeste/Centro Oeste e do estado de São Paulo, com o propósito de compreender de maneira abrangente como a demanda de energia se insere no contexto de planejamento. Ademais, busca-se comparar quatro modelos preditivos, avaliando qual melhor se encaixa nos dados de consumo de energia do Brasil: Holt-Winters, SARIMA,SARIMAX com incorporação de dados do PIB e o Prophet. A análise comparativa entre os modelos foi realizada utilizando métricas de acurácia dos dados previstos, quais sejam, o erro percentual absoluto médio (MAPE), erro percentual médio (MPE) e raiz do erro quadrático médio (RMSE). Os resultados obtidos indicaram que o modelo que melhor se adequou aos dados propostos foi o Holt-Winters, com MAPE de apenas 0,6% de erro para o consumo do país em sua melhor configuração e uma média de 2,8% de MAPE ao considerar as 15 diferentes granularidades analisadas. | por |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/br/ | * |
dc.subject | Energia elétrica | por |
dc.subject | Planejamento de demanda | por |
dc.subject | Modelos avançados | por |
dc.subject | Modelos de previsão | por |
dc.subject | Modelos clássicos | por |
dc.title | Comparação de métodos clássicos e avançados de previsão aplicados ao consumo de energia elétrica | por |
dc.title.alternative | Comparação de métodos clássicos e avançados de previsão aplicados ao consumo de energia elétrica | por |
dc.type | TCC | por |
dc.contributor.advisor1 | Barra, Pedro Henrique Aquino | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/8122071734592793 | por |
dc.description.resumo | A garantia de um abastecimento de energia eficiente depende de uma previsão de demanda adequada, permitindo uma gestão eficiente dos recursos e otimização de processos, manutenções e investimentos. Este estudo avalia o processo de planejamento em diversas granularidades geográficas e setoriais, analisando as séries de consumo energético do Brasil, do subsistema Sudeste/Centro Oeste e do estado de São Paulo, com o propósito de compreender de maneira abrangente como a demanda de energia se insere no contexto de planejamento. Ademais, busca-se comparar quatro modelos preditivos, avaliando qual melhor se encaixa nos dados de consumo de energia do Brasil: Holt-Winters, SARIMA,SARIMAX com incorporação de dados do PIB e o Prophet. A análise comparativa entre os modelos foi realizada utilizando métricas de acurácia dos dados previstos, quais sejam, o erro percentual absoluto médio (MAPE), erro percentual médio (MPE) e raiz do erro quadrático médio (RMSE). Os resultados obtidos indicaram que o modelo que melhor se adequou aos dados propostos foi o Holt-Winters, com MAPE de apenas 0,6% de erro para o consumo do país em sua melhor configuração e uma média de 2,8% de MAPE ao considerar as 15 diferentes granularidades analisadas. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA::GERACAO DA ENERGIA ELETRICA | por |
dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA::MEDICAO, CONTROLE, CORRECAO E PROTECAO DE SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA | por |
dc.subject.cnpq | ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA::TRANSMISSAO DA ENERGIA ELETRICA, DISTRIBUICAO DA ENERGIA ELETRICA | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.publisher.course | Engenharia Elétrica - EE | por |