Previsão de mercado: competição de métodos aplicada à previsão do consumo de energia elétrica nas regiões do Brasil

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Alves, Gustavo Nascimento Winter
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16341
Resumo: Este trabalho busca entender o comportamento do mercado regional de energia elétrica e tem como objetivo principal estudar o consumo de energia elétrica por regiões no Brasil e fazer a previsão deste mercado no curto prazo. Para este fim, foi utilizada a análise estatística aplicada a séries de tempo. Foram aplicados dois métodos de previsão, o Método de Amortecimento Exponencial e o Método de Box & Jenkins, realizando-se uma competição entre eles para selecionar o modelo vencedor. O Método de Box & Jenkins foi definido como vencedor, pois teve melhor desempenho preditivo. Os modelos estimados projetaram um crescimento do consumo de energia elétrica no curto prazo em cada uma das regiões.
id UFJF_eaa982273e16aa59d90ee76dc2ab4b1c
oai_identifier_str oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/16341
network_acronym_str UFJF
network_name_str Repositório Institucional da UFJF
repository_id_str
spelling Zanini, Alexandrehttp://lattes.cnpq.br/8405561164951777Vasconcelos, Claudio Roberto Fóffanohttp://lattes.cnpq.br/8375210112682781https://lattes.cnpq.br/Alves, Gustavo Nascimento Winter2023-12-19T22:19:33Z2023-12-112023-12-19T22:19:33Z2023-12-05https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16341Este trabalho busca entender o comportamento do mercado regional de energia elétrica e tem como objetivo principal estudar o consumo de energia elétrica por regiões no Brasil e fazer a previsão deste mercado no curto prazo. Para este fim, foi utilizada a análise estatística aplicada a séries de tempo. Foram aplicados dois métodos de previsão, o Método de Amortecimento Exponencial e o Método de Box & Jenkins, realizando-se uma competição entre eles para selecionar o modelo vencedor. O Método de Box & Jenkins foi definido como vencedor, pois teve melhor desempenho preditivo. Os modelos estimados projetaram um crescimento do consumo de energia elétrica no curto prazo em cada uma das regiões.This work seeks to understand the behavior of the regional electricity market and has as its main objective study electricity consumption by regions in Brazil and forecast this market in the short term. For this purpose, statistical analysis applied to time series was used. Two forecasting methods were applied, the Exponential Smoothing Method and the Box & Jenkins Method, with a competition between them to select the winning model. The Box & Jenkins Method was defined as the winner, as it had better predictive performance. The estimated models projected growth in electricity consumption in the short term in each region.porUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)UFJFBrasilFaculdade de EconomiaAttribution-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIAEnergia elétricaElectricityPrevisão de consumoConsumption forecastSéries temporaisTime seriesAmortecimento exponencialExponential smoothingBox & JenkinsBox & JenkinsCompetição de métodosMethods competitionPrevisão de mercado: competição de métodos aplicada à previsão do consumo de energia elétrica nas regiões do Brasilinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisreponame:Repositório Institucional da UFJFinstname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)instacron:UFJFORIGINALgustavonascimentowinteralves.pdfgustavonascimentowinteralves.pdfPDF/Aapplication/pdf2469224https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16341/1/gustavonascimentowinteralves.pdf25ce1118792343bd1bef944988f295b7MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16341/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD53CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8805https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16341/2/license_rdfc4c98de35c20c53220c07884f4def27cMD52TEXTgustavonascimentowinteralves.pdf.txtgustavonascimentowinteralves.pdf.txtExtracted texttext/plain73928https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16341/4/gustavonascimentowinteralves.pdf.txt2b65124ec8aedd49eb19b532441ea05dMD54THUMBNAILgustavonascimentowinteralves.pdf.jpggustavonascimentowinteralves.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1193https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16341/5/gustavonascimentowinteralves.pdf.jpg6cd2a517e4dbad819585c1f0080df9e1MD55ufjf/163412023-12-20 04:04:26.448oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/16341Tk9URTogUExBQ0UgWU9VUiBPV04gTElDRU5TRSBIRVJFClRoaXMgc2FtcGxlIGxpY2Vuc2UgaXMgcHJvdmlkZWQgZm9yIGluZm9ybWF0aW9uYWwgcHVycG9zZXMgb25seS4KCk5PTi1FWENMVVNJVkUgRElTVFJJQlVUSU9OIExJQ0VOU0UKCkJ5IHNpZ25pbmcgYW5kIHN1Ym1pdHRpbmcgdGhpcyBsaWNlbnNlLCB5b3UgKHRoZSBhdXRob3Iocykgb3IgY29weXJpZ2h0Cm93bmVyKSBncmFudHMgdG8gRFNwYWNlIFVuaXZlcnNpdHkgKERTVSkgdGhlIG5vbi1leGNsdXNpdmUgcmlnaHQgdG8gcmVwcm9kdWNlLAp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZwp0aGUgYWJzdHJhY3QpIHdvcmxkd2lkZSBpbiBwcmludCBhbmQgZWxlY3Ryb25pYyBmb3JtYXQgYW5kIGluIGFueSBtZWRpdW0sCmluY2x1ZGluZyBidXQgbm90IGxpbWl0ZWQgdG8gYXVkaW8gb3IgdmlkZW8uCgpZb3UgYWdyZWUgdGhhdCBEU1UgbWF5LCB3aXRob3V0IGNoYW5naW5nIHRoZSBjb250ZW50LCB0cmFuc2xhdGUgdGhlCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4KCllvdSBhbHNvIGFncmVlIHRoYXQgRFNVIG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yCnB1cnBvc2VzIG9mIHNlY3VyaXR5LCBiYWNrLXVwIGFuZCBwcmVzZXJ2YXRpb24uCgpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQp0aGUgcmlnaHQgdG8gZ3JhbnQgdGhlIHJpZ2h0cyBjb250YWluZWQgaW4gdGhpcyBsaWNlbnNlLiBZb3UgYWxzbyByZXByZXNlbnQKdGhhdCB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gZG9lcyBub3QsIHRvIHRoZSBiZXN0IG9mIHlvdXIga25vd2xlZGdlLCBpbmZyaW5nZSB1cG9uCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4KCklmIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uIGNvbnRhaW5zIG1hdGVyaWFsIGZvciB3aGljaCB5b3UgZG8gbm90IGhvbGQgY29weXJpZ2h0LAp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQpjb3B5cmlnaHQgb3duZXIgdG8gZ3JhbnQgRFNVIHRoZSByaWdodHMgcmVxdWlyZWQgYnkgdGhpcyBsaWNlbnNlLCBhbmQgdGhhdApzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkCndpdGhpbiB0aGUgdGV4dCBvciBjb250ZW50IG9mIHRoZSBzdWJtaXNzaW9uLgoKSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRApCWSBBTiBBR0VOQ1kgT1IgT1JHQU5JWkFUSU9OIE9USEVSIFRIQU4gRFNVLCBZT1UgUkVQUkVTRU5UIFRIQVQgWU9VIEhBVkUKRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSApDT05UUkFDVCBPUiBBR1JFRU1FTlQuCgpEU1Ugd2lsbCBjbGVhcmx5IGlkZW50aWZ5IHlvdXIgbmFtZShzKSBhcyB0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIG93bmVyKHMpIG9mIHRoZQpzdWJtaXNzaW9uLCBhbmQgd2lsbCBub3QgbWFrZSBhbnkgYWx0ZXJhdGlvbiwgb3RoZXIgdGhhbiBhcyBhbGxvd2VkIGJ5IHRoaXMKbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLgo=Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufjf.br/oai/requestopendoar:2023-12-20T06:04:26Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Previsão de mercado: competição de métodos aplicada à previsão do consumo de energia elétrica nas regiões do Brasil
title Previsão de mercado: competição de métodos aplicada à previsão do consumo de energia elétrica nas regiões do Brasil
spellingShingle Previsão de mercado: competição de métodos aplicada à previsão do consumo de energia elétrica nas regiões do Brasil
Alves, Gustavo Nascimento Winter
CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA
Energia elétrica
Electricity
Previsão de consumo
Consumption forecast
Séries temporais
Time series
Amortecimento exponencial
Exponential smoothing
Box & Jenkins
Box & Jenkins
Competição de métodos
Methods competition
title_short Previsão de mercado: competição de métodos aplicada à previsão do consumo de energia elétrica nas regiões do Brasil
title_full Previsão de mercado: competição de métodos aplicada à previsão do consumo de energia elétrica nas regiões do Brasil
title_fullStr Previsão de mercado: competição de métodos aplicada à previsão do consumo de energia elétrica nas regiões do Brasil
title_full_unstemmed Previsão de mercado: competição de métodos aplicada à previsão do consumo de energia elétrica nas regiões do Brasil
title_sort Previsão de mercado: competição de métodos aplicada à previsão do consumo de energia elétrica nas regiões do Brasil
author Alves, Gustavo Nascimento Winter
author_facet Alves, Gustavo Nascimento Winter
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Zanini, Alexandre
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8405561164951777
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Vasconcelos, Claudio Roberto Fóffano
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8375210112682781
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv https://lattes.cnpq.br/
dc.contributor.author.fl_str_mv Alves, Gustavo Nascimento Winter
contributor_str_mv Zanini, Alexandre
Vasconcelos, Claudio Roberto Fóffano
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA
topic CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA
Energia elétrica
Electricity
Previsão de consumo
Consumption forecast
Séries temporais
Time series
Amortecimento exponencial
Exponential smoothing
Box & Jenkins
Box & Jenkins
Competição de métodos
Methods competition
dc.subject.por.fl_str_mv Energia elétrica
Electricity
Previsão de consumo
Consumption forecast
Séries temporais
Time series
Amortecimento exponencial
Exponential smoothing
Box & Jenkins
Box & Jenkins
Competição de métodos
Methods competition
description Este trabalho busca entender o comportamento do mercado regional de energia elétrica e tem como objetivo principal estudar o consumo de energia elétrica por regiões no Brasil e fazer a previsão deste mercado no curto prazo. Para este fim, foi utilizada a análise estatística aplicada a séries de tempo. Foram aplicados dois métodos de previsão, o Método de Amortecimento Exponencial e o Método de Box & Jenkins, realizando-se uma competição entre eles para selecionar o modelo vencedor. O Método de Box & Jenkins foi definido como vencedor, pois teve melhor desempenho preditivo. Os modelos estimados projetaram um crescimento do consumo de energia elétrica no curto prazo em cada uma das regiões.
publishDate 2023
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2023-12-19T22:19:33Z
dc.date.available.fl_str_mv 2023-12-11
2023-12-19T22:19:33Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2023-12-05
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16341
url https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16341
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution-NoDerivs 3.0 Brazil
http://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFJF
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Faculdade de Economia
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFJF
instname:Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
instacron:UFJF
instname_str Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
instacron_str UFJF
institution UFJF
reponame_str Repositório Institucional da UFJF
collection Repositório Institucional da UFJF
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16341/1/gustavonascimentowinteralves.pdf
https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16341/3/license.txt
https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16341/2/license_rdf
https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16341/4/gustavonascimentowinteralves.pdf.txt
https://repositorio.ufjf.br/jspui/bitstream/ufjf/16341/5/gustavonascimentowinteralves.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 25ce1118792343bd1bef944988f295b7
8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33
c4c98de35c20c53220c07884f4def27c
2b65124ec8aedd49eb19b532441ea05d
6cd2a517e4dbad819585c1f0080df9e1
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFJF - Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1801661317303500800

Registros relacionados