Previsão De Demanda Média Móvel

Modelos de energia para a previsão da demanda. Uma revisão L. Suganthi a ,. Anand A. Samuel ba Departamento de Estudos de Gestão, Universidade de Anna, Chennai 600025, Índia b VIT University, Vellore 632014, Índia Recebido 7 de julho de 2011. Aceito em 22 de agosto de 2011. Disponível on-line em 4 de outubro de 2011. A energia é vital para o desenvolvimento sustentável de qualquer nação Seja ele social, econômico ou ambiental. Na última década, o consumo de energia aumentou exponencialmente globalmente. O gerenciamento de energia é crucial para a prosperidade econômica futura e segurança ambiental. A energia está ligada à produção industrial, produção agrícola, saúde, acesso à água, população, educação, qualidade de vida, etc. A gestão da demanda de energia é necessária para a alocação adequada dos recursos disponíveis. Durante a última década, várias técnicas novas estão sendo usadas para o gerenciamento da demanda de energia para prever com precisão as futuras necessidades energéticas. Neste trabalho, é feita uma tentativa de revisão dos vários modelos de previsão de demanda de energia. Métodos tradicionais, como séries temporais, regressão, econometria, ARIMA, bem como técnicas de computação suave, como lógica difusa, algoritmo genético e redes neurais, estão sendo amplamente utilizados para o gerenciamento do lado da demanda. A regressão do vetor de apoio, a colônia de formigas e a otimização de enxames de partículas são novas técnicas adotadas para a previsão da demanda de energia. Modelos de baixo custo como MARKAL e LEAP também estão sendo usados ​​no nível nacional e regional para gerenciamento de demanda de energia. Modelos de energia Modelo de previsão Gestão de demanda de energia Modelos econométricos Gerenciamento do lado da demanda Autor correspondente. Móvel: 91 98412 44331. Copyright 2011 Elsevier Ltd. Todos os direitos reservados. Citar artigos () PREVISÃO Fator Sazonal - a porcentagem da demanda trimestral média que ocorre em cada trimestre. Previsão anual para o ano 4 prevê ser de 400 unidades. A previsão média por trimestre é de 4004 100 unidades. Previsão trimestral avg. Previsão do fator sazonal. MÉTODOS DE PREECISÃO CAUSAL métodos de previsão causais baseiam-se em uma relação conhecida ou percebida entre o fator a ser previsto e outros fatores externos ou internos 1. regressão: a equação matemática relaciona uma variável dependente a uma ou mais variáveis ​​independentes que se acredita que influenciam a variável dependente 2. modelos econométricos: sistema de equações de regressão interdependentes que descrevem algum setor de atividade econômica. 3. modelos de insumos-saídas: descreve os fluxos de um setor da economia para outro e, assim, prevê os insumos necessários para produzir resultados em outro setor 4. Modelagem de simulação MEDIANDO ERROS DE PREVISÃO Existem dois aspectos dos erros de previsão a serem preocupados - Bias e Bias de Precisão - Uma previsão é tendenciosa se ele se equivoca mais em uma direção do que no outro - O método tende a sub-previsões ou previsões excessivas. Precisão - A precisão da previsão refere-se à distância das previsões da demanda real ignorar a direção desse erro. Exemplo: Para seis períodos, as previsões e a demanda real foram rastreadas. A tabela a seguir apresenta demanda real D t e demanda prevista F t por seis períodos: soma cumulativa dos erros de previsão (CFE) -20 desvio absoluto médio (MAD) 170 6 28,33 quadrado médio Erro de erro (MSE) 5150 6 858,33 desvio padrão de erros de previsão 5150 6 29,30 erro de porcentagem absoluta média (MAPE) 83,4 6 13,9 O que as informações fornecem a previsão tem uma tendência a superestimar o erro médio da demanda por previsão foi de 28,33 unidades, ou 13,9 A distribuição da amostra de demanda real de erros de previsão tem desvio padrão de 29,3 unidades. CRITÉRIOS PARA SELECIONAR UM MÉTODO DE PREVISÃO Objetivos: 1. Maximizar a Precisão e 2. Minimizar Regras de Potencial de Bias para selecionar um método de previsão de séries temporais. Selecione o método que dá o menor viés, conforme medido pelo erro de previsão acumulado (CFE) ou dá o menor desvio absoluto médio (MAD) ou dá o menor sinal de rastreamento ou aceita crenças de gerenciamento sobre o padrão subjacente de demanda ou outros. Parece óbvio que alguma medida de precisão e polarização deve ser usada em conjunto. Como o que é sobre o número de períodos a serem amostrados se a demanda for inerentemente estável, valores baixos de e valores maiores de N são sugeridos se a demanda for intrinsecamente instável, valores elevados de valores N e N e menores são sugeridos? FOCUS FORECASTING quotfocus forecastingquot refere-se a Uma abordagem para a previsão que desenvolve previsões por várias técnicas, em seguida, escolhe a previsão que foi produzida pelo quotbestquot dessas técnicas, onde quotbestquot é determinado por alguma medida de erro de previsão. PREVISÃO DE FOCO: EXEMPLO Para os primeiros seis meses do ano, a demanda por um item de varejo foi de 15, 14, 15, 17, 19 e 18 unidades. Um revendedor usa um sistema de previsão de foco com base em duas técnicas de previsão: uma média móvel de dois períodos e um modelo de alívio exponencial ajustado pela tendência com 0,1 e 0,1. Com o modelo exponencial, a previsão para janeiro foi de 15 e a média de tendências no final de dezembro foi 1. O varejista utiliza o desvio absoluto médio (MAD) nos últimos três meses como critério para escolher qual modelo será usado para prever Para o próximo mês. uma. Qual será a previsão para julho e qual modelo será usado b. Você responderia à parte a. Seja diferente se a demanda de maio tivesse sido 14 em vez de 19