Author(s): Lourenço, Cátia Joana Ribeiro
Date: 2016
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10451/26386
Origin: Repositório da Universidade de Lisboa
Subject(s): Modelos de regressão linear múltipla; Variáveis condicionadas; Multicolinearidade; Consumo de energia elétrica; Trabalhos de projecto de mestrado - 2016; Departamento de Estatística e Investigação Operacional
Trabalho de projecto de mestrado, Matemática Aplicada à Economia e Gestão, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2016
Atualmente vivemos num planeta onde a energia eléctrica é imprescindível. Diariamente, algumas das nossas rotinas Passam por acender luzes, ver televisão, andar de metro/comboio, carregar o telemóvel, entre outras. Mas o que acontece quando se carrega no interruptor e a lâmpada acende? Esta Simples tarefa só é possível depois de se ter produzido a energia necessária para esta acção. Neste projeto começa-se por enquadrar a origem da electricidade no Mundo e a sua evolução até aos dias de hoje. É também definida a cadeia de valor do sector eléctrico em Portugal e os vários consumos de energia eléctrica a nível nacional. Só é possível consumir energia eléctrica depois desta ter sido produzida. Uma vez que não existe informação de consumo de cada cliente, surge assim a necessidade de prever o volume de energia para que este possa ser comprado em mercado e, posteriormente produzido. Este projecto estuda modelos de regressão linear múltiplos que descrevem o consumo de energia eléctrica em Portugal através de variáveis históricas de consumos de energia, temperaturas diárias e velocidade média diária do vento. É de salientar as variáveis referentes a consumos históricos de energia elétrica têm uma especial atenção uma vez que seguem determinados pressupostos, ao contrário das restantes. Para ser possível compreender este estudo, alguns métodos estatísticos são descritos e explicados, bem como vários pressupostos assumidos. Após a definição das variáveis a serem utilizadas em estudo, é feita uma análise preliminar, bem com o estudo de multicolinearidade de cada uma delas. São Também utilizados diferentes métodos de selecção de variáveis na criação de modelos de regressão linear múltipla para garantir que sejam obtidos os modelos com melhores resultados. De modo a ser mais perceptível o modelo que fornece melhores resultados, é realizado um teste a cada um dos modelos com dados que não fazem parte do histórico considerado.
Currently we live in a planet where the electric power is essential. Daily, some of our routines pass for lighting light, too see television, floor of underground/train, to load cell phone, among others. But what happens when it loads an interruptor and the light bulb lights? This simple task is possible after if having produced the necessary energy for this action. In this project it is started with the origin and the evolution of the electricity in the world until today. It is also deined the chain of value of the electric sector in Portugal and some consumptions of electric power considered the national level. It is only possible consume electric power after this having been produced. A time that does not exist information of consumptions of each customer, arises the necessity to predict the volume of energy so that this can be bought in market and, later produced. This project studies multiple models of regression linear that describe the consumption of the electric power in Portugal trough historical variables of the consumptions of power, daily average speed of the wind. It is important referring those variables dependents of consumption has a special treatment, because of their suppositions, in contrast of remains. To be possible to understand this study, some statiscal methods described and are explained, as well as the several estimated assumed. After the definition of variable to be used in study, it is made a preliminary analysis, well with the study of multicollinearity of each one of them. Also different methods of election of variable in the creation of models of multiple linear regression are used to guarantee that of election of variable in the creation of models of multiple linear regression are used to guarantee that the resulted models with better are gotten. In order to be perceptible the model that it supplies better resulted, it is carried through a test to each one of models with dates that are not part of historical.
