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Avaliação económica do impacto da precisão em previsão de consumos
| datacite.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Neves, Luís Miguel Pires | |
| dc.contributor.advisor | Sousa, João Miguel Charrua de | |
| dc.contributor.author | Ferreira, Tiago Paulo | |
| dc.date.accessioned | 2017-08-11T13:09:21Z | |
| dc.date.available | 2017-08-11T13:09:21Z | |
| dc.date.issued | 2014-12-11 | |
| dc.description.abstract | Com as recentes preocupações em reduzir consumos, emissões poluentes e custos associados à produção de energia elétrica, o papel das empresas operadoras tem-se tornado de extrema importância no ponto de vista da gestão e utilização dos recursos de forma otimizada, para fazer face à crescente procura de energia. Contudo, para que seja possível diminuir custos operacionais é necessário conhecer previamente o consumo de energia elétrica para uma determinada hora, semana ou mês. Com base nos dados obtidos, será possível colocar em funcionamento as unidades de produção de energia mais económicas, tornando clara a importância da utilização de modelos e técnicas que permitam reduzir os erros associados à previsão dos consumos. O principal objetivo deste trabalho passa pelo estudo do impacto económico originado pelos erros de previsão, através da aplicação de métodos e técnicas de previsão de consumos. Estas técnicas permitem reduzir o erro associado à diferença entre a energia prevista e a energia que foi efetivamente consumida. Como retorno irá possibilitar uma melhoria das condições de operacionalidade e funcionamento do sistema elétrico.Foram utilizados três métodos, o primeiro baseado em modelos estatísticos clássicos, a regressão linear múltipla, e dois métodos baseados em inteligência artificial, as redes neuronais artificiais e as máquinas de suporte vetorial. A amostra utilizada é relativa à Subestação de Andrinos, com saída para Pombal, constituída por uma linha de 30kV na zona de Leiria. Os resultados obtidos para uma previsão a uma semana são bastante promissores e apelativos, principalmente ao nível da combinação de métodos de previsão com um erro médio absoluto percentual (MAPE) de 5,95%. Para uma utilização isolada de cada método, os erros MAPE oscilam entre 6,05% e 7,71%. Em termos de avaliação económica, as penalizações variam entre 8667,7€ e 10424€ para cada método isoladamente e de 8532,2€ pela combinação dos vários métodos. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 201727633 | pt_PT |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10400.8/2705 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Impacto económico dos erros de previsão | pt_PT |
| dc.subject | Redes neuronais | pt_PT |
| dc.subject | Regressão linear múltipla | pt_PT |
| dc.subject | Máquinas de suporte vetorial | pt_PT |
| dc.title | Avaliação económica do impacto da precisão em previsão de consumos | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Engenharia Electrotécnica | pt_PT |