@MASTERSTHESIS{ 2018:1620933589,
 	title = {Modelos baseados em aprendizado de máquina para geração de séries sintéticas do setor elétrico},
 	year = {2018},
 	url = "https://bdtd.unifal-mg.edu.br:8443/handle/tede/1329",
 	abstract = "O Brasil tem como principal fonte de fornecimento de energia a hidroelétrica, devido principalmente
 à sua grande capacidade hídrica. Entender o comportamento das vazões de suas bacias é
 um fator fundamental para otimização da produção desse tipo energia, porém os dados históricos
 presentes são limitados, tornando-se um empecilho para o estudo, dado a importância dele
 no planejamento da produção de energia elétrica. Uma solução que vem sendo utilizada na literatura
 recente é a geração de série sintética. Neste trabalho, as seguinte técnicas foram utilizadas
 para geração sintética das vazões dos postos de Água Vermelha e Volta Grande: o SynTise, modelo
 apresentado em Denaxas et al. (2015), máquinas de vetores de suporte (SVM), redes neurais
 multicamadas (MLP), random forest (RF) e o modelo autorregressivo (AR). Foram geradas
 séries sintéticas equivalentes a 2000 anos em ambos reservatórios. O trabalho analisou quatro
 diferentes propostas para a seleção do componente aleatória dos modelos AR, MLP, SVM e RF
 que são: através de uma distribuição de probabilidade simétrica, através de uma distribuição de
 probabilidade assimétrica, pela ordem cronológica e através dos resíduos estimados. As novas
 propostas de componentes aleatórios e o método de seleção clássico, a seleção aleatória dos
 resíduos, foram avaliadas para os dois postos, assim como o SynTise, que foi ajustado para
 gerar séries sintéticas mensais para vazão dos reservatórios. Os resultados mostraram que, para
 os dois postos avaliados, modelos com componente aleatória ao longo do tempo foram opções
 melhores que o modelo clássico de componente aleatória selecionada aleatoriamente em todos
 as técnicas avaliadas. Na comparação entre os melhores resultados de cada técnicas, obteve-se
 que para o posto de Volta Grande, o SVM apresentou os melhores resultados, enquanto para
 Água Vermelha, o MLP foi melhor entre todos os modelos.",
 	publisher = {Universidade Federal de Alfenas},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometria},
 	note = {Instituto de Ciências Exatas}
}