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Título: SELEÇÃO AUTOMÁTICA DE MODELOS PARA DADOS EM PAINEL: UMA APLICAÇÃO PARA DEFINIÇÃO DAS METAS DE PERDAS NÃO TÉCNICAS DAS DISTRIBUIDORAS BRASILEIRAS
Autor: EDUARDO TAKAMINE CORREIA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  RODRIGO FLORA CALILI - ORIENTADOR
JOSE FRANCISCO MOREIRA PESSANHA - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 53283
Catalogação:  16/06/2021 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53283@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53283@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53283

Resumo:
A perdas não técnicas de energia elétrica (PNT) constituem, atualmente, um dos principais problemas enfrentados pelas concessionárias de distribuição de eletricidade no Brasil. Entende-se que parte desses fatores não são gerenciáveis pelas distribuidoras, e assim, são repassadas aos consumidores através de tarifas de eletricidade, seguindo os limites definidos pela Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Apesar do progresso realizado pela ANEEL, a metodologia atualmente empregada pela Agência utiliza-se de dados em painel para formulações desses limites, no entanto, define-se algumas medidas ad-hoc que acabam resultando em metas de perdas pouco condizentes com a realidade das distribuidoras brasileiras. Essa dissertação tem por objetivo selecionar modelos de forma automática para dados em painel, avaliando sua aplicabilidade na definição das metas de perdas não técnicas. Os modelos propostos foram empregados a um painel de dados contendo observações anuais de 62 concessionárias de distribuição de energia elétrica brasileira no período de 2007 a 2017, gerando, assim, 1.097.789 modelos com respeitando os tipos de regressões em dados em painel, resultando em 3 modelos potenciais com metas de PNT mais aderentes às PNT reais das distribuidoras brasileiras.

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