Modelo de previsão de demanda de ordens de manutenção emergenciais baseada em fatores climáticos em um sistema de distribuição de energia elétrica

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Basso, Lucas Machado
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Manancial - Repositório Digital da UFSM
dARK ID: ark:/26339/001300000h9mt
Texto Completo: http://repositorio.ufsm.br/handle/1/23742
Resumo: The National Electric Energy Agency (ANEEL) regulates the electric energy distribution market in Brazil and establishes targets and deadlines for meeting requests from consumers to energy utilities. Failure to meet these deadlines generates fines to be paid by the concessionaires. The first step in solving this problem is to establish a model for forecasting the demand for hours in emergency maintenance orders that will serve as a basis for planning the capacity required to answer these calls. The objective of this study is to develop a demand forecasting model for emergency maintenance orders in an electricity distribution system considering climatic factors that may affect this demand. The methodology used in the project follows five steps: (i) bibliographic review in the areas of demand forecasting and electricity distribution systems; (ii) study of the characteristics of the demand for emergency maintenance orders and their relationship with climatic factors through historical data; (iii) choosing the most appropriate demand forecasting method; (iv) development of a demand forecast model for emergency orders that considers climatic factors; and (v) forecasting this demand from the data collected. As a result of this research project, there is a demand forecasting model for emergency maintenance orders based on climatic factors in an electricity distribution system. Forecasting the demand for maintenance orders is essential for planning the manpower, materials and infrastructure resources needed to answer calls and ensure the availability of the electricity distribution system.
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spelling Modelo de previsão de demanda de ordens de manutenção emergenciais baseada em fatores climáticos em um sistema de distribuição de energia elétricaForecasting emergency maintenance orders based on climate factors in an electricity distribution systemPrevisão de demandaModelos preditivosManutenção emergencialMineração de dadosDemand forecastPredictive modelsEmergency maintenanceData miningCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOThe National Electric Energy Agency (ANEEL) regulates the electric energy distribution market in Brazil and establishes targets and deadlines for meeting requests from consumers to energy utilities. Failure to meet these deadlines generates fines to be paid by the concessionaires. The first step in solving this problem is to establish a model for forecasting the demand for hours in emergency maintenance orders that will serve as a basis for planning the capacity required to answer these calls. The objective of this study is to develop a demand forecasting model for emergency maintenance orders in an electricity distribution system considering climatic factors that may affect this demand. The methodology used in the project follows five steps: (i) bibliographic review in the areas of demand forecasting and electricity distribution systems; (ii) study of the characteristics of the demand for emergency maintenance orders and their relationship with climatic factors through historical data; (iii) choosing the most appropriate demand forecasting method; (iv) development of a demand forecast model for emergency orders that considers climatic factors; and (v) forecasting this demand from the data collected. As a result of this research project, there is a demand forecasting model for emergency maintenance orders based on climatic factors in an electricity distribution system. Forecasting the demand for maintenance orders is essential for planning the manpower, materials and infrastructure resources needed to answer calls and ensure the availability of the electricity distribution system.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESA Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) regula o mercado de distribuição de energia elétrica no Brasil e estabelece metas e indicadores de prazos de atendimento de solicitações dos consumidores às concessionárias de energia. O não cumprimento desses prazos gera multas a serem pagas pelas concessionárias. O primeiro passo para a solução deste problema é estabelecer um modelo de previsão de demanda de horas em ordens de manutenção emergenciais que sirva de base para o planejamento da capacidade necessária ao atendimento desses chamados. O objetivo deste estudo é desenvolver um modelo de previsão de demanda para ordens de manutenção emergencial em um sistema de distribuição de energia elétrica considerando fatores climáticos que possam afetar essa demanda. A metodologia utilizada no projeto segue cinco etapas: (i) revisão bibliográfica nas áreas de previsão de demanda e sistemas de distribuição de energia elétrica; (ii) estudo das características da demanda de ordens de manutenção emergenciais e sua relação com os fatores climáticos por meio de dados históricos; (iii) escolha do método de previsão de demanda mais adequado; (iv) desenvolvimento de um modelo de previsão de demanda para as ordens emergências que considere os fatores climáticos; e (v) realização da previsão dessa demanda a partir dos dados coletados. Como resultado deste projeto de pesquisa tem-se o modelo de previsão de demanda de ordens de manutenção emergenciais baseado em fatores climáticos em um sistema de distribuição de energia elétrica. A previsão da demanda de ordens de manutenção é fundamental para o planejamento dos recursos de mão-de-obra, materiais e infraestrutura necessários para atender aos chamados e garantir a disponibilidade do sistema de distribuição de energia elétrica.Universidade Federal de Santa MariaBrasilEngenharia de ProduçãoUFSMPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de ProduçãoCentro de TecnologiaGarcia, Vinícius Jacqueshttp://lattes.cnpq.br/5496717370740068Rosa, Carmen BrumBraghirolli, Lynceo FalavignaBasso, Lucas Machado2022-02-25T11:12:28Z2022-02-25T11:12:28Z2020-02-26info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/23742ark:/26339/001300000h9mtporAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2022-02-25T11:12:28Zoai:repositorio.ufsm.br:1/23742Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2022-02-25T11:12:28Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false
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