Logo do repositório
Tudo no RIUFPA
Documentos
Contato
Sobre
Ajuda
  • Português do Brasil
  • English
  • Español
  • Français
Entrar
Novo usuário? Clique aqui para cadastrar. Esqueceu sua senha?
  1. Início
  2. Pesquisar por Assunto

Navegando por Assunto "Energy comercialization"

Filtrar resultados informando as primeiras letras
Agora exibindo 1 - 1 de 1
  • Resultados por página
  • Opções de Ordenação
  • Carregando...
    Imagem de Miniatura
    TeseAcesso aberto (Open Access)
    Previsão multi-passos a frente do preço de energia elétrica de curto prazo no mercado brasileiro
    (Universidade Federal do Pará, 2014-11-28) RESTON FILHO, José Carlos; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de; http://lattes.cnpq.br/4497607460894318; AFFONSO, Carolina de Mattos; http://lattes.cnpq.br/2228901515752720
    A predição do preço da energia elétrica é uma questão importante para todos os participantes do mercado, para que decidam as estratégias mais adequadas e estabeleçam os contratos bilaterais que maximizem seus lucros e minimizem os seus riscos. O preço da energia tipicamente exibe sazonalidade, alta volatilidade e picos. Além disso, o preço da energia é influenciado por muitos fatores, tais como: demanda de energia, clima e preço de combustíveis. Este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida para a predição de preços de energia no mercado de curto prazo. Tal abordagem combina os filtros autorregressivos integrados de médias móveis (ARIMA) e modelos de Redes Neurais (RNA) numa estrutura em cascata e utiliza variáveis explanatórias. Um processo em dois passos é aplicado. Na primeira etapa, as variáveis explanatórias são preditas. Na segunda etapa, os preços de energia são preditos usando os valores futuros das variáveis exploratórias. O modelo proposto considera uma predição de 12 passos (semanas) a frente e é aplicada ao mercado brasileiro, que possui características únicas de comportamento e adota o despacho centralizado baseado em custo. Os resultados mostram uma boa capacidade de predição de picos de preço e uma exatidão satisfatória de acordo com as medidas de erro e testes de perda de cauda quando comparado com técnicas tradicionais. Em caráter complementar, é proposto um modelo classificador composto de árvores de decisão e RNA, com objetivo de explicitar as regras de formação de preços e, em conjunto com o modelo preditor, atuar como uma ferramenta atrativa para mitigar os riscos da comercialização de energia.
Logo do RepositórioLogo do Repositório
Nossas Redes:

DSpace software copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Configurações de Cookies
  • Política de Privacidade
  • Termos de Uso
  • Entre em Contato
Brasão UFPA