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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12929| Título: | Previsão de médio prazo de demanda de energia elétrica do setor industrial na região Sul e Sudeste do Brasil |
| Título(s) alternativo(s): | Forecast of demand for electricity consumed by the industrial sector in the South and Southeast of Brazil |
| Autor(es): | Santos, Francieli Regina Martins dos |
| Orientador(es): | Rodrigues, Samuel Bellido |
| Palavras-chave: | Engenharia – Estimativas Energia elétrica – Produção Investimentos – Análise Engineering - Estimates Electric power production Investment analysis |
| Data do documento: | 21-Nov-2019 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Medianeira |
| Citação: | SANTOS, Francieli Regina Martins dos. Previsão de médio prazo de demanda de energia elétrica do setor industrial na região Sul e Sudeste do Brasil. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Produção) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2019. |
| Resumo: | A análise e previsão de demanda tem papel fundamental no planejamento e otimização dos processos, recursos e investimentos, em particular para o bom êxito do setor energético. O objetivo deste estudo foi utilizar os métodos de previsão ETS, SARIMA e SARIMAX com variáveis PIB e IBCR para realizar a modelagem da demanda de energia elétrica do setor industrial da região sul e sudeste do Brasil. Após a modelagem foram utilizadas as medidas de acurácia MAPE e MAE a fim de identificar o método a ser utilizado. Os melhores métodos apresentaram MAPE dentro da amostra de 1,49% para região sudeste e 1,81% para a região Sul. |
| Abstract: | Demand analysis and forecasting play a key role in the planning and optimization of processes, resources and investments, in particular for the success of the energy sector. The objective of this study was to use the ETS, SARIMA and SARIMAX forecasting methods with GDP and IBCR variables to model the electric energy demand of the industrial sector of southern and southeastern Brazil. After modeling, the MAPE and MAE accuracy measures were used to identify the method to be used. The best methods presented MAPE within the sample of 1.49% for the southeastern region and 1.81% for the South region. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12929 |
| Aparece nas coleções: | MD - Engenharia de Produção |
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