24 resultados para Previsão do consumo elétrico


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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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This paper aims at comparing the national and international incentive policies in energy efficiency investment and presenting the main trends, measures adopted and economical and environmental results obtained, as well as possible improvements and expansions of these programs. This analysis is justified by the current moment, not only of the Brazilian Power Systems (SEB) but also of the global power systems with the constant increase of demand and depletion of natural resources implying in a need of a better use of them and of the power they generate, which directly affects the losses on the generation, transmission, distribution and consumption of energy, in addition to reducing the impacts on the environment. At last but not least, through this study it was possible to gleam not only at new possible ways for these programs, but also failures and inefficiencies that can be improved in the measures currently being used

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Pós-graduação em Geografia - FCT

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Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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O estudo de métodos de previsão de demandas é um conceito bastante popular, mas nem sempre seus resultados são facilmente aplicáveis nas organizações por várias limitações. O propósito deste artigo é apresentar um método simples e descritivo para a previsão de demanda para peças de reposição de alto giro e comparar os resultados com o modelo de suavização exponencial. Foi utilizado para isto, dados reais de consumo de uma empresa de geração de energia em dois anos com a mesma condição de contorno, e estabeleceu-se o ano de 2012 com a série de aplicação dos métodos e a série de 2013 com a série de validação dos resultados e em todas as amostras tomadas observou-se um menor erro quadrático RMSE, a favor do método descritivo simplificado. Todas as quatro séries analisadas se caracterizam pela alta dispersão dos dados, e não possuem tendências e sazonalidades.