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dc.contributor.authorAraújo, Eduardo Gomes de-
dc.date.accessioned2022-02-14T14:03:50Z-
dc.date.available2022-02-14T14:03:50Z-
dc.date.issued2021-10-04-
dc.identifier.otherCDD 519.55-
dc.identifier.urihttp://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/25769-
dc.descriptionARAÚJO, Eduardo Gomes de. Modelagem e previsão de modelos de séries temporais do consumo de energia elétrica na região Nordeste do Brasil. 2021. 45f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) - Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2021.pt_BR
dc.description.abstractA energia elétrica é uma das formas de energia mais utilizadas, sendo de grande importância para o crescimento econômico mundial. Neste contexto, analisou-se a série temporal do consumo de energia elétrica no Nordeste brasileiro, no período de janeiro de 1997 a maio de 2021 e estimou-se a previsão para todo o ano de 2021, baseando-se em metodologias utilizadas na análise de séries temporais. Os métodos aplicados para estas previsões foram os algoritmos de Holt-Winters, nas formas aditiva e multiplicativa, e também o método de modelagem de Box-Jenkins, nas formas SARIMA e SARIMAX. Para o caso do modelo SARIMAX, aplicou-se uma variável dummy, com valores 1 para os meses a partir de Junho de 2001, adotando como referência o racionamento de energia do governo Fernando Henrique Cardoso, e 0 para os meses anteriores. A escolha do modelo para ajuste da série temporal foi feita com base nos critérios AIC (Critério de Informação de Akaike), BIC (Critério de Informação Bayesiano) e EQMP (Erro Quadrático Médio de Previsão). Os cálculos foram feitos no software estatístico R. Por fim, o modelo SARIMA(4, 1, 1)(2, 0, 0) foi o que forneceu a melhor previsão para o consumo de energia elétrica no Nordeste brasileiro.pt_BR
dc.description.sponsorshipOrientador: Prof. Dr. Silvio Fernando Alves Xavier Júniorpt_BR
dc.language.isootherpt_BR
dc.subjectSéries temporaispt_BR
dc.subjectEnergia elétricapt_BR
dc.subjectModelos SARIMApt_BR
dc.subjectAlgoritmo Holt-Winterspt_BR
dc.titleModelagem e previsão de modelos de séries temporais do consumo de energia elétrica na região Nordeste do Brasilpt_BR
dc.typeOtherpt_BR
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