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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38085| Título: | Previsão de consumo de energia elétrica na região Sudeste: um estudo de caso usando SARIMA |
| Título(s) alternativo(s): | Electricity consumption forecasting in the Southeastern region: a case study using SARIMA models |
| Autor(es): | Stenghele, Gabriel |
| Orientador(es): | Santos, José Airton Azevedo dos |
| Palavras-chave: | Energia elétrica - Consumo Energia elétrica Sistemas de energia elétrica - Estimação de estado Electric power consumption Electric power Electric power systems - State estimation |
| Data do documento: | 27-Abr-2021 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Medianeira |
| Citação: | STENGHELE, Gabriel. Previsão de consumo de energia elétrica na região Sudeste: um estudo de caso usando SARIMA. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Medianeira, 2021. |
| Resumo: | O presente trabalho propõe a implementação de um modelo computacional para previsão do consumo de energia elétrica da região sudeste do Brasil, utilizando modelos estocásticos do Grupo SARIMA (Autorregressivo Integrado de Média Móvel com a característica Sazonal da série). Foi utilizada uma série com consumo de energia elétrica mensal dos anos de 2004 a 2018. Como critério de escolha do modelo foi utilizado a raiz do erro quadrático médio, o erro médio absoluto, o critério Akaiake e o U-Theil. O modelo escolhido foi o SARIMA(1,1,1)(2,1,3). Os resultados obtidos, deste modelo, demonstram sua eficácia para um horizonte de curto prazo. |
| Abstract: | The present work proposes the implementation of a computational model to forecast the electric power consumption of southeastern Brazil, using stochastic models of the SARIMA Group (Integrated Moving Average Autoregressive with the Seasonal Characteristic of the series). A series with the monthly electricity consumption from 2004 to 2018 was used in this work. The criterion for choosing the model was the root mean square error, the absolute mean error, the Akaiake criterion and the U-Theil. The chosen model was the SARIMA (1,1,1) (2,1,3). The results obtained from this model demonstrate its effectiveness for a short term horizon. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/38085 |
| Aparece nas coleções: | MD - Engenharia Elétrica |
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