A demanda por eletricidade exige uma modelagem de carga usando os modelos AutoRegressive Moving Average (ARMA) S. Sp. Pappas. L. Ekonomou. D. Ch. Karamousantas. G. E. Chatzarakis. S. K. Katsikas e P. Liatsis Energy. 2008, vol. 33, número 9, páginas 1353-1360 Resumo: Este estudo aborda o problema da modelagem das cargas da demanda elétrica na Grécia. Os dados de carga reais fornecidos são dessazonalizados e um modelo de Auto-Graduação Mínima Automática (ARMA) está instalado nos dados off-line, usando o Critério de Informação Corregido Akaike (AICC). O modelo desenvolvido se adapta aos dados de forma bem sucedida. As dificuldades ocorrem quando os dados fornecidos incluem ruído ou erros e também quando é necessário um modelo on-lineadaptive. Em ambos os casos e sob o pressuposto de que os dados fornecidos podem ser representados por um modelo ARMA, a avaliação simultânea de parâmetros e parâmetros dos modelos ARMA sob a presença de ruído são realizadas. Os resultados produzidos indicam que o método proposto, baseado na teoria do particionamento de modelos múltiplos, aborda com sucesso o problema estudado. Para fins de validação, os resultados produzidos são comparados com outros três critérios de seleção de pedidos estabelecidos, a saber, AICC, Critério de Informação de Akaikes (AIC) e Critério de Informação Bayesiano de Schwarzs (BIC). O modelo desenvolvido poderia ser útil nos estudos que dizem respeito ao consumo de eletricidade e às previsões de preços da eletricidade. Trabalhos relacionados: este item pode estar disponível em outros lugares no EconPapers: procure itens com o mesmo título. Referência de exportação: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTMLText Energy é atualmente editado por Henrik Lund e Mark J. Kaiser Mais artigos em Energy de dados de série Elsevier mantidos por Shamier, Wendy (). Este site faz parte do RePEc e todos os dados exibidos aqui fazem parte do conjunto de dados RePEc. Seu trabalho está faltando no RePEc Aqui está como contribuir. Perguntas ou problemas Verifique as perguntas frequentes do EconPapers ou envie um e-mail para o documento. Documento do documento Título do documento Modelagem de cargas de demanda de eletricidade usando modelos de média móvel automática (ARMA) Autor (s) Autor (es) Afiliação (s) do ou des auteurs Autor (es) Afiliação (1) Departamento de Engenharia de Sistemas de Informação e Comunicação, Universidade do Egeu, Karlovassi, 83 200 Samos, GRÉCIA (2) Departamento de Educadores de Engenharia Elétrica, ASPETE-Escola de Educação Pedagógica e Tecnológica, N. Heraklion, 141 21 Atenas, GRÉCIA (3) Instituto Tecnológico de Educação de Kalamata, Antikalamos, 24100 Kalamata, GRÉCIA (4) Departamento de Tecnologia Educação amp Digital Systems, Universidade do Pireu, 150 Androutsou Srt, 18 532 Pireu, GRÉCIA (5) Divisão de Eletrônicos Eletrônicos e Engenharia da Informação, Escola de Engenharia e Ciências Matemáticas, Centro de Informação e Engenharia Biomédica, Universidade da Cidade, Northampton Square, Londres EC1V 0HB, ROYAUME-UNI Rsum Resumo Este estudo Aborda o problema da modelagem das cargas de demanda elétrica na Grécia. Os dados de carga reais fornecidos são dessazonalizados e um modelo de Auto-Graduação Mínima Automática (ARMA) está instalado nos dados off-line, usando o Critério de Informação Corregido Akaike (AICC). O modelo desenvolvido se adapta aos dados de forma bem sucedida. As dificuldades ocorrem quando os dados fornecidos incluem ruído ou erros e também quando é necessário um modelo on-lineadaptive. Em ambos os casos e sob o pressuposto de que os dados fornecidos podem ser representados por um modelo ARMA, a avaliação simultânea de parâmetros e parâmetros dos modelos ARMA sob a presença de ruído são realizadas. Os resultados produzidos indicam que o método proposto, baseado na teoria do particionamento de modelos múltiplos, aborda com sucesso o problema estudado. Para fins de validação, os resultados produzidos são comparados com outros três critérios de seleção de pedidos estabelecidos, a saber, AICC, Critério de Informação de Akaikes (AIC) e Critério de Informação Bayesiano de Schwarzs (BIC). O modelo desenvolvido poderia ser útil nos estudos que dizem respeito ao consumo de eletricidade e às previsões de preços da eletricidade. Revue Título do periódico Fonte Fonte 2008, vol. 33, no 9, pp. 1353-1360 8 página (s) (artigo) (37 ref.) Langue Language Editeur Editor Elsevier, Kidlington, ROYAUME-UNI (1976) (Revue) Mots-cls anglais English KeywordsElectricity demand cargas modelagem usando Modelos AutoRegressive Moving Average (ARMA) Este estudo aborda o problema da modelagem das cargas de demanda elétrica na Grécia. Os dados de carga reais fornecidos são dessazonalizados e um modelo de Auto-Graduação Mínima Automática (ARMA) está instalado nos dados off-line, usando o Critério de Informação Corregido Akaike (AICC). O modelo desenvolvido se adapta aos dados de forma bem sucedida. As dificuldades ocorrem quando os dados fornecidos incluem ruído ou erros e também quando é necessário um modelo on-lineadaptive. Em ambos os casos e sob o pressuposto de que os dados fornecidos podem ser representados por um modelo ARMA, a avaliação simultânea de parâmetros e parâmetros dos modelos ARMA sob a presença de ruído são realizadas. Os resultados produzidos indicam que o método proposto, baseado na teoria do particionamento de modelos múltiplos, aborda com sucesso o problema estudado. Para fins de validação, os resultados produzidos são comparados com outros três critérios de seleção de pedidos estabelecidos, a saber, AICC, Critério de Informação de Akaikes (AIC) e Critério de Informação Bayesiano de Schwarzs (BIC). O modelo desenvolvido poderia ser útil nos estudos que dizem respeito ao consumo de eletricidade e às previsões de preços da eletricidade. Se você tiver problemas ao fazer o download de um arquivo, verifique se você possui o aplicativo apropriado para vê-lo primeiro. Em caso de problemas adicionais, leia a página de ajuda IDEAS. Observe que esses arquivos não estão no site IDEAS. Seja paciente porque os arquivos podem ser grandes. Como o acesso a este documento é restrito, você pode procurar uma versão diferente em Pesquisa relacionada (mais adiante) ou procurar uma versão diferente dela. Artigo fornecido por Elsevier em seu periódico Energy. Ao solicitar uma correção, mencione o identificador desses itens: RePEc: eee: energia: v: 33: y: 2008: i: 9: p: 1353-1360. Veja informações gerais sobre como corrigir o material no RePEc. Para questões técnicas relativas a este item, ou para corrigir os seus autores, títulos, resumo, informações bibliográficas ou de download, entre em contato: (Shamier, Wendy) Se você é o autor deste item e ainda não está registrado no RePEc, encorajamos você a fazê-lo aqui . Isso permite vincular seu perfil a este item. Ele também permite que você aceite citações em potencial para este item sobre o qual não temos certeza. Se as referências estiverem completamente ausentes, você pode adicioná-las usando este formulário. Se as referências completas listarem um item presente no RePEc, mas o sistema não o fez, você pode ajudar com este formulário. 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