Aplicações das técnicas da econometria espacial na previsão espaço-temporal da demanda elétrica em sistemas de distribuição Aluno: Joel David Melo Trujillo Orientador : Antonio Padilha Feltrin Coorientador: Edgar Manuel Carreño Franco

Introdução Comportamento Espaço – Temporal da Demanda Elétrica Técnicas da Econometria Espacial Conclusões Aplicação da Econometria Espacial na Previsão Espacial de Demanda Elétrica

Introdução Comportamento Espaço – Temporal da Demanda Elétrica Técnicas da Econometria Espacial Conclusões Aplicação da Econometria Espacial na Previsão Espacial de Demanda Elétrica

Introdução

O que é Previsão Espacial de Demanda Elétrica? Demand time How much? When?

Introdução O uso do solo:

Introdução Objetivo do Estudo: Estudar e compreender as metodologias da econometria espacial que podem ser empregadas na previsão espacial de demanda elétrica em sistemas de distribuição.

Introdução Comportamento Espaço – Temporal da Demanda Elétrica Técnicas da Econometria Espacial Conclusões Aplicação da Econometria Espacial na Previsão Espacial de Demanda Elétrica

Comportamento Espaço – Temporal da Demanda Elétrica

Regras de classificação de uso do solo Comportamento Espaço – Temporal da Demanda Elétrica

Fluxograma do algoritmo evolutivo Comportamento Espaço – Temporal da Demanda Elétrica

Exemplo : Seja: que representa expressões linguísticas como Passo 1: Seja o vetor : Passo 2: Comportamento Espaço – Temporal da Demanda Elétrica

Exemplo :Passo 3: Comportamento Espaço – Temporal da Demanda Elétrica

Alocação espacial dos consumidores residenciais, comerciais e industriais. Comportamento Espaço – Temporal da Demanda Elétrica

Introdução Comportamento Espaço – Temporal da Demanda Elétrica Técnicas da Econometria Espacial Conclusões Aplicação da Econometria Espacial na Previsão Espacial de Demanda Elétrica

Econometria: Técnicas da Econometria Espacial Refere-se à aplicação da teoria econômica, matemática e técnicas estatísticas com o propósito de testar hipóteses e estimar e projetar fenômenos econômicos. Exemplo: Teoria do consumidor Sendo que: é consumo; representa os impostos.

Passo 1: Técnicas da Econometria Espacial Metodologia da Econometria Passo 2: Passo 3: Testes de avaliação

Econometria Espacial : Técnicas da Econometria Espacial A econometria espacial é um campo da ciência regional que abrange o tema da dependência espacial e da heterogeneidade espacial, aspectos críticos que aparecem em qualquer estudo de economia regional. Dependência Espacial : Heterogeneidade Espacial :

Matriz de Pesos Espaciais (MPE): Técnicas da Econometria Espacial

Modelo Guiado pelos Dados (Data Driven Approach) Técnicas da Econometria Espacial Todas as técnicas desta categoria compartem o suposto de uma distribuição aleatória do padrão espacial e que sua estrutura tem uma forma de dependência espacial que se deriva unicamente dos dados. Para encontrar esta associação espacial, definida como autocorrelação espacial, se propõem técnicas estatísticas globais e locais. Técnicas Estatísticas Globais I de Moran C de Geary Técnicas Estatísticas Locais : Captam os padrões locais de espacialidade. Podem ser utilizadas as técnicas locais como pocket plot, Moran scatterplot e LISA.

Model Driven Approach Técnicas da Econometria Espacial Existem três especificações dos modelos espaciais autorregressivos : 1. Autorregressão espacial simples : 2. Modelo espacial autorregressivo de defasagem espacial: 3. Modelo espacial autorregressivo com dependência espacial do erro:

Model Driven Approach Técnicas da Econometria Espacial Existem dois tipos de provas para a dependência espacial: Provar a dependência do erro ou provar a defasagem espacial nas variáveis. Para provar unicamente a dependência do erro: O tipo de dependência pode ser definido comparando prova de Multiplicador de Lagrange (LM) :.

Model Driven Approach Técnicas da Econometria Espacial Para nosso problema: X : Variáveis Explicativas (Renda Domiciliar e Número de habitantes) Y : Variável Dependente (Densidade de Demanda Elétrica) Para concluir a análise deve-se fazer um teste de Chow a fim de conferir a não existência da heterogeneidade. A hipótese do teste são as seguintes:

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1.Primeiro passo, hipótese de estudo: Existe padrão de dependência espacial da variável demanda elétrica na cidade de estudo, com consumo de energia decrescente no sentido Centro-Periferia. Aplicação da Econometria Espacial na Previsão Espacial de Demanda Elétrica

2. Segundo passo: os dados disponíveis serão separados em duas bases de dados. Aplicação da Econometria Espacial na Previsão Espacial de Demanda Elétrica

3. Terceiro passo: Considere-se uma matriz de 3x3, no centro desta matriz deve estar a subárea que desejamos analisar. Aplicação da Econometria Espacial na Previsão Espacial de Demanda Elétrica X : Variáveis Explicativas (Renda Domiciliar e Número de habitantes) Y : Variável Dependente (Densidade de Demanda Elétrica) Para concluir a análise deve-se fazer um teste de Chow a fim de conferir a não existência da heterogeneidade.

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Conclusões Foram estudadas as metodologias da econometria espacial. A abordagem tradicional não permitem considerar o espaço geográfico. Os métodos da estatística espacial permitem relacionar as variáveis socioeconômicas dos vizinhos e o espaço geográfico. Uma das vantagens das técnicas da estatística espacial é que permitem visualizar o erro associado no processo.

Trabalhos Futuros: Em um trabalho futuro mostrar-se-ão as simulações do método de percolação correlacionada considerando as probabilidades de desenvolvimento calculadas através da Estatística Espacial. Por outro lado, outras áreas de conhecimento podem ser incorporadas para melhorar o cálculo das probabilidades e a análise do erro da simulação, como por exemplo, uso da matriz variograma (matriz de covariância dos incrementos espaciais), cadeias de Markov e econometria bayesiana. Conclusões

Obrigado Pela atenção

Aplicações das técnicas da econometria espacial na previsão espaço-temporal da demanda elétrica em sistemas de distribuição Aluno: Joel David Melo Trujillo Orientador : Antonio Padilha Feltrin Coorientador: Edgar Manuel Carreño Franco