BATS, Dynamic Regression, Harmonic and TBATS models in modeling electricity demand in Southeast Brazil (2018 – 2019)

Authors

  • Tiago Chandiona Ernesto Franque Teresinha Luís Sande e Chandiona Ernesto Franque
  • Dúlcidia Carlos Ernesto Guezimane Universidade Federal de Lavras
  • Eduardo Yoshio Nakano Universidade de Brasília
  • José Augusto Fiorucci Universidade de Brasil

Keywords:

Series, Seasonality, Forecasting, Analysis

Abstract

The growing demand for electricity has stimulated studies and actions not only to increase the generation capacity of power plants, but also the rational use of this important energy resource. This has led to an increase in the number of publications related to electricity demand, generating a much larger number of scientific papers and qualitative and/or quantitative research, which makes filtering and analysis very laborious. In this sense, the analysis and modeling of electricity demand based on the database of past years
is a fundamental action at this time to predict the future consumption of this important resource. In view of the above, the aim of this article is to forecast electricity demand in the coming years based on a database published by the National Electricity System Operator of Brazil. The data used for this study refers to energy consumption in Megas Whatts (MW) from 2018 to 2019 in the Southeast/Central-West states of Brazil. 

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Published

05-01-2024

How to Cite

Ernesto Franque, T. C., Guezimane, D. C. E., Yoshio Nakano, E., & Augusto Fiorucci, J. . (2024). BATS, Dynamic Regression, Harmonic and TBATS models in modeling electricity demand in Southeast Brazil (2018 – 2019). Sigmae, 12(3), 187–200. Retrieved from https://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2238

Issue

Vol. 12 No. 3 (2023): Special issue: 67th RBRAS and 20th SEAGRO

Section

Applied Statistics

License

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