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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/30420| Tipo: | TCC |
| Título: | Previsão de médias de consumo energético, para enquadramento na tarifa social de energia elétrica: estudo de caso na COELCE |
| Autor(es): | Souza, Davi Barbosa de |
| Orientador: | Rebouças, Sílvia Maria Dias Pedro |
| Palavras-chave: | Energia elétrica - Consumo - Ceará;Energia elétrica - Ceará;Tarifas - Ceará |
| Data do documento: | 2014 |
| Citação: | SOUZA, Davi Barbosa de. Previsão de médias de consumo energético, para enquadramento na tarifa social de energia elétrica: estudo de caso na COELCE, utilizando modelos Arima. 2014. 47 f. TCC (graduação em Ciências Atuariais) - Universidade Federal do Ceará, Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade, Fortaleza-CE, 2014. |
| Resumo: | O objetivo deste trabalho foi de verificar se o Modelo Auto-Regressivo Integrado de Médias Móveis – ARIMA é um método adequado para previsão de média de consumo de clientes residenciais baixa renda na COELCE. Tal método deveria garantir que o descadatramento da Tarifa Social de Energia Elétrica – TSEE destes clientes se daria de forma correta. Para verificar a eficácia do método proposto utilizou-se do Software R para que, através de modelos ARIMA, fossem analisadas 24 últimas médias de consumo de 666.710 clientes. Para o período analisado, este método mostrou-se uma ferramenta adequada para previsão de média de consumo de clientes baixa renda, haja visto sua sensibilidade de 53,60%, e sua especificidade de 93,12%. |
| Abstract: | The objective of this study was to verify if the Integrated Auto-Regressive Moving Average Model - ARIMA is a suitable method to forecast the average consumption of low income residential consumers in COELCE. This method should ensure that the unsubscription of the Social Tariff Electricity – TSEE from these customers would be correct. To check the effectiveness of the proposed method, we used the software R through ARIMA models and It was analyzed the last 24 averages consumptions of 666,710 customers. For the period analyzed, this method proved to be a suitable tool fto forecast the average consumption of low-income clients, given the fact its sensitivity 53.60%, and specificity of 93.12%. |
| URI: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/30420 |
| Aparece nas coleções: | CIÊNCIAS ATUARIAIS - Monografias |
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