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Title: Modelo bayesiano para estimar as contribuições individuais de aparelhos eletrodomésticos no consumo residencial de energia elétrica
Other Titles: Modelo bayesiano para estimar las contribuciones individuales de aparatos electrodomésticos en el consumo residencial de energía eléctrica
Advisor(s): Castro Souza, Reinaldo
OCDE field: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
Issue Date: 29-Apr-1997
Institution: Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro
Abstract: Esta disertación investiga el uso del modelo de regresión multivariante Seemingly Unrelated desde una perspectiva bayesiana, en la estimación de las curvas de carga de los principales dispositivos. Se utilizará una estructura de demanda condicional (CDA), considerada de especial interés en el sector comercial y residencial para la gestión del lado de la demanda (Demand Side Management) de los hábitos de los consumidores residenciales. El trabajo comprende tres partes principales: una presentación de las metodologías estadísticas clásicas utilizadas para estimar las curvas de carga; un estudio sobre modelos de regresión multivariante Seemingly Unrelated utilizando un enfoque bayesiano. Y, finalmente, el desarrollo del modelo en un estudio de caso. En la presentación de las metodologías clásicas, se realizó una encuesta preliminar de la estructura CDA para casos univariados usando Regresión múltiple y multivariada usando regresión multivariante Seemingly Unrelated, donde el rendimiento de esta estructura depende de la estructura de correlación entre los errores de consumo por hora durante un día específico; así como las metodologías utilizadas para estimar las curvas de carga. En el estudio sobre modelos de regresión multivariante Seemingly Unrelated desde el enfoque bayesiano, se consideró un factor importante en el desempeño de la metodología de estimación, a saber: información a priori. En el desarrollo del modelo, las curvas de carga de los principales dispositivos se estimaron en un enfoque bayesiano que muestra el rendimiento de la metodología en la captura de ambos tipos de información: estimaciones de ingeniería y estimaciones de CDA. Los resultados obtenidos evaluados por el método anterior demostraron superioridad en la explicación de los datos en relación con los modelos clásicos.
Discipline: Ingeniería y tecnología
Grade or title grantor: Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Departamento de Engenharia Elétrica
Grade or title: Magíster en Ingeniería Eléctrica en el área de estudio de Teoría de control y estadística
Register date: 1-Jun-2020

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