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dc.contributor.advisorSantos, Laura Lisiane Callai dos
dc.creatorSantos, Jaderson Rosa dos
dc.date.accessioned2022-09-01T18:03:04Z
dc.date.available2022-09-01T18:03:04Z
dc.date.issued2021-08-25
dc.date.submitted2021
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/26049
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria - Campus Cachoeira do Sul, Curso de Engenharia Elétrica, RS, 2021.por
dc.description.abstractThe quality of electricity (QEE) supplied by electricity distributors is regulated by the National Electric Energy Agency (ANEEL) in 3 main aspects: service quality, product quality and service quality. With regard to service quality, service continuity indicators and limits for these indicators are established. The current methodology for defining the limits is described in Technical Note no102/2014-SRD/ANEEL. This methodology is constantly updated since Brazil has an extensive territory and, therefore, determining the variables that are related to interruptions in energy supply becomes a non-trivial task. In this context, the present work aims to analyze the change in the statistical analysis criteria for selecting the attributes that characterize the continuity indicators. The proposed analysis is based on the same procedures used by ANEEL to define the current model for characterizing continuity indicators, however, statistical techniques different from those employed by ANEEL are used. To validate the proposed methodology, eight case studies were developed using the software SAS University Edition. In these case studies, the change in the correlation limit and the variance inflation factor (VIF) were evaluated, as well as the change in the regression technique. It was found that, using Stepwise regression, the increase in the correlation threshold tends to decrease the explanatory power and the number of variables in the models, however, it increases the partial explanatory power of each variable present in the models.eng
dc.languageporpor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectQualidadepor
dc.subjectIndicadorespor
dc.subjectAtributospor
dc.subjectLimitespor
dc.subjectContinuidadepor
dc.subjectQualityeng
dc.subjectIndicatorseng
dc.subjectAttributeseng
dc.subjectLimitseng
dc.titleAnálise estatística para seleção dos atributos que caracterizam os indicadores de continuidade do fornecimento de energia elétricapor
dc.title.alternativeStatistical analysis for the selection of attributes that characterize the indicators of continuity of electric energy supplyeng
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãopor
dc.degree.localCachoeira do Sul, RS, Brasil.por
dc.degree.graduationCurso de Engenharia Elétricapor
dc.description.resumoA qualidade da energia elétrica (QEE) fornecida pelas distribuidoras de energia elétrica é regulada pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) em 3 aspectos principais: qualidade do serviço, qualidade do produto e qualidade do atendimento. No que tange a qualidade do serviço, são estabelecidos indicadores de continuidade do serviço e limites para estes indicadores. A metodologia vigente de definição dos limites está descrita na Nota Técnica no102/2014-SRD/ANEEL. Esta metodologia é constantemente atualizada visto que o Brasil possui um extenso território e, por conseguinte, determinar as variáveis que relacionam-se com as interrupções do fornecimento de energia torna-se uma tarefa não trivial. Nesse contexto, o presente trabalho tem como objetivo analisar a mudança dos critérios da análise estatística para seleção dos atributos que caracterizam os indicadores de continuidade. A análise proposta baseia-se nos mesmos procedimentos utilizados pela ANEEL para a definição do modelo atual para caracterização dos indicadores de continuidade, no entanto, são utilizadas técnicas estatísticas distintas das empregadas pela ANEEL. Para validar a metodologia proposta, foram desenvolvidos oito estudos de casos utilizando o software SAS University Edition. Nestes estudos de caso, avaliou-se a mudança do limite de correlação e do fator de inflação de variância (VIF), assim como a alteração da técnica de regressão. Verificou-se que, utilizando a regressão Stepwise, o aumento no limite de correlação tende a diminuir o poder explicativo e a quantidade de variáveis nos modelos, no entanto, aumenta o poder explicativo parcial de cada variável presente nos modelos.por
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFSMpor
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.publisher.unidadeUFSM Cachoeira do Sulpor


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