dc.contributor.advisor | Santos, Laura Lisiane Callai dos | |
dc.creator | Santos, Jaderson Rosa dos | |
dc.date.accessioned | 2022-09-01T18:03:04Z | |
dc.date.available | 2022-09-01T18:03:04Z | |
dc.date.issued | 2021-08-25 | |
dc.date.submitted | 2021 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/26049 | |
dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria - Campus Cachoeira do Sul, Curso de Engenharia Elétrica, RS, 2021. | por |
dc.description.abstract | The 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.language | por | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Qualidade | por |
dc.subject | Indicadores | por |
dc.subject | Atributos | por |
dc.subject | Limites | por |
dc.subject | Continuidade | por |
dc.subject | Quality | eng |
dc.subject | Indicators | eng |
dc.subject | Attributes | eng |
dc.subject | Limits | eng |
dc.title | Análise estatística para seleção dos atributos que caracterizam os indicadores de continuidade do fornecimento de energia elétrica | por |
dc.title.alternative | Statistical analysis for the selection of attributes that characterize the indicators of continuity of electric energy supply | eng |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação | por |
dc.degree.local | Cachoeira do Sul, RS, Brasil. | por |
dc.degree.graduation | Curso de Engenharia Elétrica | por |
dc.description.resumo | A 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.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | por |
dc.publisher.unidade | UFSM Cachoeira do Sul | por |