Repositório UNIFEI UNIFEI - Campus 1: Itajubá PPG - Programas de Pós Graduação Dissertações
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dc.creatorQUEIROZ, Anderson Rodrigo de-
dc.date.issued2007-04-20-
dc.identifier.urihttps://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/3795-
dc.description.abstractThe introduction of competition on the electricity sector has turned the electricity price the most important variable in the energy market. On this way, efficient estimating methods of spot prices have became crucial to maximize the agent benefits. In Brazil the electricity price is formed by the marginal cost provided by an optimization software (NEWAVE). Forecasting the Marginal Cost (CMO) and its volatility has been the major problem in the Brazilian market because each simulation on NEWAVE takes about four hours of computational time (in a Pentium IV 2GHz with 512Mbytes of RAM memory). This work presents a fast and efficient model to simulate the spot price based on the Brazilian electricity market, using DOE (Design of Experiments) and ANN (Artificial Neural Networks) techniques. The work proved that the combined techniques provided promising results and should be applied to risk management and investment analysis.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Itajubápt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectMercado de energia elétricapt_BR
dc.subjectRedes neuraispt_BR
dc.subjectCustos marginaispt_BR
dc.titleSimulação de custos marginais em mercado de energia elétrica utilizando redes neuraispt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.date.available2023-06-26-
dc.date.available2023-06-26T17:48:54Z-
dc.date.accessioned2023-06-26T17:48:54Z-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/4336239163436184pt_BR
dc.contributor.advisor1LIMA, José Wanderley Marangon-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4830182825385638pt_BR
dc.contributor.advisor-co1BALESTRASSI, Pedro Paulo-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8999535447828760pt_BR
dc.description.resumoA introdução da competição no setor elétrico fez com que o preço da eletricidade se transformasse em uma das mais importantes variáveis no mercado de energia. Desta maneira, eficientes métodos para estimação do preço da eletricidade têm se tornado cruciais para maximizar os benefícios dos agentes participantes desse mercado. No Brasil, o preço da energia elétrica é formado pelo custo marginal de operação (CMO) obtido por um programa de otimização (NEWAVE). Previsões do CMO e de sua volatilidade tem sido o maior problema no mercado brasileiro, pois, cada simulação no NEWAVE leva aproximadamente quatro horas de tempo computacional (em um Pentium IV 2GHz com 512MB de memória RAM) para ser concluída. Este trabalho apresenta um modelo rápido e eficiente para simular o preço da energia elétrica no mercado brasileiro de energia, utilizando as técnicas de Projeto de Experimentos (DOE) e Redes Neurais Artificiais (RNA). O trabalho demonstra que a combinação dessas duas técnicas gera resultados promissores que podem ser aplicados em gerenciamento de risco e análise de investimentos.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentIESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétricapt_BR
dc.publisher.initialsUNIFEIpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELÉTRICA::SISTEMAS ELÉTRICOS DE POTÊNCIApt_BR
dc.relation.referencesQUEIROZ, Anderson Rodrigo de. Simulação de custos marginais em mercado de energia elétrica utilizando redes neurais. 2007. 133 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2007.pt_BR
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