Aplicação de Cartas de Controle MMEP Em Resíduos de um Modelo de Previsão de Pico de Demanda de Energia Elétrica / Application of Ewma Control Charts in Residuals of a Forecast Model of Peak Electric Power Demand

Guilherme de Oliveira; Leandro Cantorski

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<line> Centro Unv*rsitário Santo Agostinho </line>

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<line> www*.fsanet.com.*r/revista </line>

<line> ISSN Impres*o: 1806-635* ISSN E*etrônico: 2317-2983 </line>

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<line> Aplicação de Cartas de Controle *M*P Em Resíd*os *e um Mo**lo de Previsão ** Pico de </line>

<line> Dema*da de Energi* Elét*i*a </line>

<line> Applica*ion of Ewma Co**rol C*arts in Re*idu*ls of a *o*ecast M*del of Peak Electric *ow*r </line>

<line> Demand </line>

</par>

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<line> Guilhe*** de Olivei*a da Silva </line>

<line> Mestr*ndo em Eng*nharia de Pr*dução pela Unive*si*ade Federal de S*nta Maria </line>

<line> *ra*uado em E**enhari* de *rodução pel* U**versida*e Federal de Sant* M*ria </line>

<line> E-mail: *uilhermeos.*p@gmail.com </line>

<line> Leandr* Can*orski da Rosa </line>

<line> *out*r e* Enge*haria de P*od*ç*o pela Uni*ers*dade Federal d* Santa Catarina </line>

<line> Professor da Un*versidade Fede*a* d* S*nt* Mari* </line>

<line> E-ma**: leski78@hotmail.*o* </line>

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<line> Ende*eço: Guilhe*me de Oli**i*a da Silva </line>

<line> Editor-Chefe: D*. Tonny *e*ley de Ale**a* </line>

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<par>

<line> Rua *uiuti, 52*, Apartamen** 202, bloc* D, CEP: </line>

<line> Ro*rigues </line>

</par>

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<line> 97.*15-66*, Santa Mar*a, RS/Bras*l. </line>

<line> Arti*o recebid* *m 05/04/201*. Última </line>

<line> versão </line>

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<line> *nde*e*o: Leandro Cantorski *a *osa </line>

<line> rec*bida em **/05/201*. Aprovado em 26/05/2018. </line>

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<line> *FSM, CT, **. Roraima nº 1000, CEP 97.105-*00, S. </line>

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<line> Mari*, RS/Brasil. </line>

<line> Avaliado pelo s*stema *r*ple Revie*: Desk Revi*w a) </line>

<line> p*l* Edi*or-Chefe; e b) Do*ble Blind Review </line>

<line> (aval*ação cega *or d*i* avali*dores da área). </line>

<line> Revisã*: Gramatica*, No**ativa e *e Form*tação </line>

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<line> *p*icaç*o de Cartas de Cont*ole *MEP Em Resíduos *e um Modelo de Pre*i**o </line>

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<line> RESUMO </line>

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<line> A* cartas de co*tro*e consistem *m uma impor*ante ferramenta na avaliaçã* da *st*bilidade </line>

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<line> de processos. No ent*nto, qu*ndo *ubmetidas a situações </line>

</par>

<par>

<line> co*relacion*dos, essas cartas de controle n*o obtêm o m**mo desempenho, retornando </line>

<line> res*l**do* equivoc**os s*br* a **riabilid*de do p*ocesso. E*te trabalho *b*etivou * análise da </line>

<line> estabilidade *o* r*síduos de um *odelo de previs*o ** p*c* *e demanda de e*ergia elétrica de </line>

</par>

<par>

<line> *m c*ient* comerci*l, a fim </line>

<line> de v*rifica* se tais resíduos estão sob controle es**tístico e, </line>

</par>

<par>

<line> porta*to, dentro de uma margem ad*i*sível de *ariabili*a*e. *ara </line>

<line> isso, um modelo </line>

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<line> previsão *oi ajust*d* e os resíduos calcul*dos par*, e*tão, se aplicar as cartas d* con*role de </line>

<line> méd*a m*vel expone*cialmente *ondera*a (*ME*) * afe*i* o* *esulta*os d*s** apl*caç*o. * </line>

<line> part*r da a*aliação do* r**ultado*, torno*-se poss**e* descrever * comportamento dos resíd*os </line>

<line> e complementar a aferição do des*mpenho do modelo de previsã* utilizado. </line>

<line> Palavras-chave: Cartas *e Cont*ole MMEP. Análise de Sé*ies Tempo*ais *azona*s. *etor *e </line>

<line> Distribuição De Ener**a El*trica. </line>

</par>

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<line> The contr*l charts </line>

<line> are an important tool to evalu**ion the process st*bility. However, when </line>

</par>

<par>

<line> *his to*l is submitted to s*tuations of correlated data, t*ese con*rol *harts do not have the sa*e </line>

</par>

<par>

<line> perfo*mance, retu*ning wrong *esul*s abo*t the p*ocess variability. Thi* study aimed </line>

</par>

<par>

<line> ana*ys*s of residual\* stability of </line>

<line> foreca*t model of pe*k electric pow*r demand from </line>

</par>

<par>

<line> *omercial customer, ** order to </line>

<line> veri*y if such resi*uals are under statis*i*al con*r*l and, </line>

</par>

<par>

<line> therefore, withi* and allow*ble margin of vari*bil*t*. *or this, a foreca*t mode* was adjus*ed </line>

</par>

<par>

<line> and t*e residuals calculate*, an* s*, the *xponenti*lly weighted mov*ng </line>

</par>

<par>

<line> contr*l c*arts *ere appl*ed *nd the results o* *his appl**ation were eva*u*ted. From th* </line>

<line> eva*ua**on of the results, *t *as possible describe the *ehavior of r*siduals and c*mplemen* </line>

<line> the assess*en* of p*rform*nce of foreca*t mode* used. </line>

<line> Key-words: EWMA *ontr*l C*art*. Analysis of *easona* Time *e*ies. Electri*i*y </line>

<line> D*s*ribu*ion Secto*. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Te*esina P*, v. 15, n. 5, art. *, p. 130-146, set./out. 2018 </line>

<line> ww*4.fsanet.co*.br/revis*a </line>

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<line> G. O. Silva, L. C. Rosa </line>

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<line> 1 I**RODUÇÃO </line>

</par>

<par>

<line> O se*or de dis*ribuição de energia elétrica tem pa*ticipação *e 3,5% no **od*to </line>

</par>

<par>

<line> Interno Bru*o (PIB), se*** respo*sável di*eto por 209 mil emp*egos, *l*m de </line>

</par>

<par>

<line> equi*a*entes a 216 bilhões de reais anua*s e receber inv**timento em torno *e 13,8 bilhõe* de </line>

<line> r*ais (AS**C*AÇÃO BRASI*EIRA DOS D*STRIBUIDORES D* EN*RGIA ELÉTRICA - </line>

<line> ABRADEE, 201*). Tal *elevân*ia no cenári* econômico **cional *ai ao enc*ntro d* grande </line>

<line> ênfase dada à gestão por *arte d** empresas co*cessi*n***a* e *o gov*r*o ao se*or, conforme </line>

<line> *est*ca **scaes (2003), *endo necessário, conforme o aut*r, q*e s* trabalhe com critérios, os </line>

</par>

<par>

<line> qu*is assegure* a qualidade do serviç* p*es*ado, *arantindo *eg*ran*a **nimização dos * </line>

<line> t*mpos de interrupção *e serviço. </line>

<line> Na direção *a s*f*sticaç*o de *estão cad* *ez *a*s exigida p*l* mercado em suas ma*s </line>

<line> di*****s diret*izes, a metodologia de C*ntrole Estatístico do Processo (CEP) tr** consigo um* </line>

<line> *e*rament* de uso di*un*ido * n**essár*o, *enomin**a carta de c*ntrole. Segundo Soria*o et </line>

</par>

<par>

<line> al. (2016) **l f*r*ame*ta, de forma geral, a*alisa </line>

<line> a es*abil*dade do proc**so, buscando </line>

</par>

<par>

<line> *dentificar *e este está *ob c*nt*o*e e*tatístico ou nã*, *i*ando explicit*r * *omento *m que </line>

</par>

<par>

<line> *çõe* corret*vas d**e* ser tomada*. *m comp**mento à metodologia, *hristo * </line>

<line> Fe*reira </line>

</par>

<par>

<line> (201*) relatam que, na e*istência d* dados autoc*r*el*cio*ados, as </line>

<line> c*rtas *e controle </line>

</par>

<par>

<line> u**is apre*entam resultados </line>

<line> sat*sfa*órios, pode*do ind*c*r e**abil*dade de processo </line>

</par>

<par>

<line> quan*o, na *erdade, este nã* e*tá e*táve*, *endo o cont*ário t**bém p**sível de *c*rr*r. </line>

</par>

<par>

<line> *m tal situação, alter*ativas às cartas </line>

<line> ** c*ntro*e t*adi*io*ais são util*za*as. *entre *s </line>

</par>

<par>

<line> ***or ocorr*ncia, desta*a-se * opção apresentada por Montgomery (2016), onde o </line>

</par>

<par>

<line> um método em dois passos, *m que (i) se deve </line>

<line> ajustar *m modelo de previsão </line>

</par>

<par>

<line> série* temporais (ARIMA) e, *nt**, (ii) apli*a* um grá*ico de c*ntrole p*dr*o *a*a os r*síduos </line>

</par>

<par>

<line> (G*áfi*o* de co*trole das </line>

<line> somas a*umuladas - CUSU* ou gr**icos ** c*ntr**e </line>

</par>

<par>

<line> *óvel ex*onencialmente p*nd*rad* - MM*P), a fi* de *e avaliar se tais resíduos estão *ob </line>

<line> c**t*ole estatístic*. </line>

<line> D*ssa manei**, o objetivo deste *studo é anal*sar os resíduos ** uma pre*is*o *e uma </line>

</par>

<par>

<line> demand* de energia </line>

<line> elétri*a atrav** do </line>

<line> uso d* *arta* de control* </line>

<line> d* médias </line>

</par>

<par>

<line> m*veis expon*ncialmen*e </line>

<line> p*nderadas, *isando a*alia* s* t*is resíd*os estão so* cont*ole e, </line>

</par>

<par>

<line> portanto, </line>

<line> dentro de um lim*te aceitáve* de *nce*tez*. Assim, est* traba*ho </line>

<line> es*abelece </line>

</par>

<par>

<line> referência concreta p*r* a busca de med*das que, efetivam*nte, co**ribu*m para </line>

</par>

<par>

<line> qualifi*açã* do set** de energia elétri*a, ao *esmo te**o que avalia * aplicabil*dade de um </line>

<line> méto*o *statístico *o se*o* *m questã*. </line>

<line> Rev. FSA, Teresina, v. *5, n. 5, art. 7, p. 1*0-146, *et./*ut. 2*18 www4.fsane*.com.**/rev*sta </line>

</par>

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<par>

<line> Aplicação d* Cartas *e Con*role M*E* *m Resíduos de um Modelo de Previsão </line>

</par>

<par>

<line> Na pr*xima seçã* apresen*a-se o *mbasamen*o *eór*co existe*te para *es*nvol**men*o </line>

<line> do estudo. A *erce*ra **ção ap*e*enta os mé*od*s utilizados e os resultados obtidos a partir ** </line>

<line> q*e foi traç*d* nas s*ções anteriores. Po* fim, a quarta e *ltim* s*ção **n*ém as conclusõe* </line>

<line> *es*e estudo e **a* pr*n*ipais co*tri*u*çõe*, fina*izando o *rabal*o e apresentando suge*tões </line>

<line> 2 REFEREN*IAL TEÓRI*O </line>

<line> 2.1 Seto* elétri**: breve históric* e fu*cionament* básico de custei* </line>

</par>

<par>

<line> Câmara e Soa*es (201*) </line>

<line> *presentam em sua obra um histórico dos </line>

<line> principais </line>

</par>

<par>

<line> *nvo*vendo o setor elétrico no Bra*il, des*e seus primórdios, com criação a </line>

</par>

<par>

<line> da Se*ret*ri* de E*tad* dos Negó*ios da Agricultu** no sé***o XIX. Os *utores relat** qu* o </line>

</par>

<par>

<line> setor inic*ou uma forte *ase de reconstr*ção na década de *990, após pr*vati*ação de a </line>

<line> empre*as federa*s e e*taduais de d*stribuiçã*, o que resultou n* criação *a Ag*ncia Nacional </line>

<line> de Ene*gia Elé*ri** (AN*EL) e red*zi* as responsab*lid*des da, até então tot**mente estatal, </line>

<line> Eletr*br*s. Isto trouxe maior flex*bilid*de e efic*ên*ia ao setor atr*vé* das ditas parcerias </line>

<line> "público-pri*adas" e *mpa*t*u, pos**riorm*n*e, e* maior preoc**ação por parte do esta*o e* </line>

<line> relação ao planejame*t* e gestão do setor elét**c*. </line>

<line> C*risto e Fe**eira (2*13) comentam al*un* bons res*ltados pro*enie*tes da política de </line>

<line> introdução de competitividade no se*or *létr*co oco*r*da, princ*pa*mente, a partir da d*cada de </line>

<line> **00. Os autores des*a*am que, * partir de 200*, com o iníci* dos le*lões de e*ergia elétrica, </line>

<line> fo* pos*í*el *umentar a co*p*titivid*de e reduzir preços, te*do este modelo um desemp*nh* </line>

<line> mel*or *m comparaç*o a seu ant*cess*r, no qual a livre negoc*açã* entre distribuido*as * </line>

<line> geradora* oc*rria corriqueiramente. </line>

<line> Co*forme * Associação Nacional de Energia El*trica - ANEEL (20*0), *xi*tem </line>

<line> diversos tip*s d* contrato* pa*a os mais varia*os cl**n**s, sendo a adaptabilidade de*ses </line>

<line> contratos a*go que ocorre de acordo, normalm*nt*, com o nív*l de consumo desses clientes. </line>

<line> Des*a forma, *m do* tipos d* *ont*atos exi*t*ntes, ch*ma*o Ve*de A4, diz re*peito a* c*st* </line>

<line> com*utado para o pico *e demanda ocorr*do em kW e o pico de demanda c*n*rat*do, tamb*m </line>

<line> Lim* et al. (201*), apresen*a* duas equações que descrevem est* cu*t*io. </line>

<line> R*sumidamente, o q*e se tem é um cu*to (*t) *ar* val*res ** pi*o de deman*a os *uais não </line>

<line> ultrapass*m o contratado e um custo **ior para c*da kW de pico de *ema***, além do l*mi*e </line>

<line> Rev. FSA, Teresina P*, v. 15, n. 5, a*t. 7, p. 130-146, *et./o*t. 20*8 w*w4.fsan*t.com.*r/revista </line>

</par>

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<line> G. O. Silva, *. C. Rosa </line>

</par>

<par>

<line> pré-estabe*ecido e* contr*to entre cliente e con*essionária. Desta forma, as eq*ações (1) e (2) </line>

</par>

<par>

<line> *escrevem esta sit*ação, assim </line>

<line> co*o a F*gur* 1, a q*al resume d* *orma gráfica o </line>

</par>

<par>

<row> *uncionamento básico pa*a clientes **mer*iais ade*entes ao ti*o d* contra*o Verde *4. </row>

<row> Por outro lado, se : </row>

<row> = Demanda máx*ma ati*g**a d* ene*gia e**trica no tempo t </row>

<row> = D*man** máxima contratada de energia elétri*a no tempo t </row>

<row> = Tarifa d* pico de dema*da (R$/kW). Para *ste estudo, = R $ 1*, 1* / kW </row>

<row> = Tarifa *o pic* *e dema*d* exced*do (R$/kW). Para este estudo, =2 </row>

</column>

</column>

</par>

<par>

<line> *i**** 1 - Var*ação de custo de pic* de dema*da *om a variação de pic* de de*a*da </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Adaptado de Lima *t a*. (2017, 124). </line>

</par>

<par>

<line> *ev. **A, Te*esina, v. 15, n. 5, art. 7, p. 130-14*, set./o*t. *018 </line>

<line> www4.fsanet.com.br/*evist* </line>

</par>

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<par>

<line> Apli*ação de Cart*s *e C**trol* MME* Em Resíduos de um Modelo de Previsão </line>

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<line> 2.2 Sé*ies temporai* e mode*os ARIMA </line>

</par>

<par>

<line> Confo**e M*rettin e Toloi (*004), uma série te*poral é definida como uma sé*ie </line>

<line> hi**órica de dados obtidos em seq*ê*cia *urant* um intervalo de tempo, os *uais apre*entam </line>

<line> autocorrela**o, sendo a ob*ervação Z, no instante de tempo t, denot*da por Zt, em que t = 1, 2, </line>

<line> ... K,e o índi*e n o tamanho da série tra*ada. Ainda Morettin e To*oi (200*) destacam que *m* </line>

</par>

<par>

<line> s***e te*por*l é compo*ta, basicamente, por quatro elementos: (a) tendência: *en*ido </line>

</par>

<par>

<line> deslocamento da *ér*e ao longo do tempo, (b) ciclo: mov**ento on****t*rio pe*i*dic*, (c) </line>

</par>

<par>

<line> sazonalida**: moviment* ondula*ório de *ur*a duração, norm*lmente associado um fat*r a </line>

</par>

<par>

<line> - por exemplo, m*danças c*i*ática* - (d) e </line>

<line> ruído aleató*io </line>

<line> ou resíduo: é </line>

</par>

<par>

<line> variabilidade intrí*seca *os da*os que *epr*senta a part* da série *ue </line>

</par>

<par>

<line> captu*ada por qualquer modelo. </line>

</par>

<par>

<line> N* bus** por modelos *sta*ísti*os *a*a*es d* c*ptar e reprod*zir o comport**ento d*s </line>

</par>

<par>

<line> temporai*, a metodol*gia Box & Jenkins (*976), tam*ém con*ecida por modelos </line>

</par>

<par>

<line> ARIMA (Aut* R**ressive I*tegra*ed Movin* </line>

<line> Aver*g*s), traz a tentativa de se captu*ar </line>

</par>

<par>

<line> **tocorrelação exist*nte entre os dados de *m* série te*poral e, *om </line>

</par>

<par>

<line> *utocorr*lação, r*alizar previ*ões f***ras env*lvendo os valores d* série te*poral em questã*. </line>

</par>

<par>

<line> Os mod*l** ARIMA, denotados *or ARI*A (*, d, q) possuem, como *elatam *archezan </line>

</par>

<par>

<line> Souza (2010), três co*ponentes que representam a *arte </line>

<line> autoregressiva do mod*lo (p), </line>

</par>

<par>

<line> número de </line>

<line> d*ferenc*ações p*ra q*e a série se tor*e est*c*onária (d) * número de </line>

<line> termos </line>

</par>

<par>

<line> mé*i*s móvei* (q). </line>

</par>

<par>

<line> Wer*er * Ribeiro (2003) apr*sentam uma classif*cação *autada </line>

<line> tr*s tipos </line>

</par>

<par>

<line> diferentes de m*delos AR*MA: mo*e*os estac*onári*s, mo*elos não estacionário* e *od*los </line>

</par>

<par>

<line> sazon*is. Es*e últi*o </line>

<line> modelo, </line>

<line> também conforme *er*er e Ribeiro (*0*3), con*empla </line>

</par>

<par>

<line> *ra*ame*to da autocorrelaç*o sazonal existen*e em séries que *presentam tal ca*acterística </line>

</par>

<par>

<line> *o*em ser denotado* por SARIMA (p, *, q)(P, D, *)s, em que (P, D, Q) *epre**nta a parte do </line>

<line> modelo a que *mpara o tra*ament* *a saz*nalidade da sé*ie. </line>

<line> A Figura 2 ap*esenta, de forma adaptada do traba*ho de Werner e Ri*eiro (2003), as </line>

</par>

<par>

<line> etapas que se seguem dentro da met**olo**a Box e Jenkins para se </line>

</par>

<par>

<line> adequado aos dados realizar predições. É válido ressaltar que e </line>

<line> p*ime*ras etapas </line>

</par>

<par>

<line> ide*t*ficação, e*tim*ção e verificação - devem ser reali*adas em forma de </line>

<line> ciclo, de manei*a </line>

</par>

<par>

<line> que, c*s* a* fim da terc*ir* etapa a conclusão s*ja de que o mo**lo não é o *a*s adequado </line>

<line> *ara o* *ados, retorna-se ao pr*m*iro passo, recomeçando, as*im, a *usca por um modelo que </line>

</par>

<par>

<line> www4.fsanet.com.br/revista </line>

</par>

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<page>

<par>

<line> G. O. Silva, L. C. Rosa </line>

</par>

<par>

<row> re*roduza melhor o com*ortame*to *a séri*. S* * mo*elo *e mostrar adequado, realiza-se, </row>

<row> ent*o, a qu*rta etapa q*e co*re*p*nde à previsão de dados futur*s. </row>

</column>

<par>

<line> *o*tr*le es**tí*tico do proce*so (CE*) * gráfic*s de cont*ol* MMEP </line>

<line> O *EP é uma metodologia fo*m**a por um conjunto *e té*nicas esta*ísticas usadas </line>

</par>

<row> com enfoq*e n* mo*itoramento da variabi*idade de d*terminado *rocesso, buscando </row>

<row> identificar *ompo*tamen*os a*ômalos, a fim d* *ue se pos*a ag*r e corrigi-los. * importância </row>

</column>

</par>

<par>

<line> e a*licabilidad* do CEP é *estacad* *or autore* </line>

<line> como Soriano et al. (20*6), Mon*go*e*y </line>

</par>

<par>

<line> (201*) e A*aj et al. (2013), de mod* que est* *etod*logia i**ica não apenas a* fe*ram*nt*s </line>

<line> est*tís*ica* adequada* par* se monitorar a *ari*bilidade do pr*ce*so, mas também um *mplo </line>

<line> conc*ito capaz de d*f*nir critérios *e como interpretar * agir s*bre a variabili*ade e suas </line>

<line> causas pri**ipais. </line>

<line> F*gura * - *tapas para *onst*uçã* de um m*delo e prev*são *utu*as </line>

</par>

<par>

<line> Etapa </line>

<line> Descrição </line>

</par>

<par>

<line> Ide*ti*ica* qual model*, den*re os m**elos B*x & Jenkins, é c*paz e c*ptar * c**portamento da sé*** (gráf*cos de aut**orrelação * autocorrelação pa*cial s*o u*i*izados *e**a identif*cação). </line>

</par>

<par>

<line> 2) Es*imação </line>

<line> Est*mação dos parâmetros autore*ressi*os e de méd**s móve*s, b*m como da variância *nere*te ao *rro t. </line>

</par>

<par>

<line> 3) Verif*ca*ão </line>

<line> Avaliação do mo*elo quanto a sua ca**cidade de reproduz*r o compo*tamen*o dos dado* (normalmente co*para-se mais de u* *odelo através *e cri*é**os e*t*b**eci*os c*** AIC e BIC). </line>

</par>

<par>

<line> 4) Previs*o </line>

<line> Etapa a qual represent* * real objetivo d* metodologia: *ealizar p*evisõe* futuras com *ase no modelo identifica*o e verificad*. </line>

</par>

<par>

<line> *onte: Adaptado de Werne* e Ribeiro (2003). </line>

</par>

<par>

<line> As cartas d* </line>

<line> con**ole com*õem um importante in*trumento do CEP, e são uti*izadas </line>

</par>

<par>

<line> em diver*as s*tuaçõe*, a fim de aferir a *s**bilidade do *rocesso, como por exem*lo, nos </line>

</par>

<par>

<line> trabalhos de Soriano et al. (2016), Lima e Charn*t (*008) </line>

<line> e Campos et a*. (2016). </line>

</par>

<par>

<line> Basicam**t*, su* cons**ução consiste no cálc*lo *e limites superior e infer*or de *ontrole e na </line>

</par>

<par>

<line> www4.fsanet.*om.*r/*evista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Ap*icação de Car**s de Co**r*le MMEP Em Res*duos de um Modelo de Previ*ã* </line>

</par>

<par>

<line> *lotag** dos dados a serem avaliados em u* grá*ico, pa*a que *e poss* *v*liar a estabilidade </line>

<line> do processo onde e*s*s dados fo*am ger*d*s. </line>

</par>

<par>

<line> Para a a*á*ise deste *ráfico, pont*s </line>

<line> dentro d*s limites *esultam que de causas </line>

</par>

<par>

<line> *lea****as (inere*tes ao proces*o e, p*rt*nto, não problemática*) e pont** fora dos limites são </line>

<line> interpr*tados como sendo resulta**es de ca*sas esp**i*i* (causas onde s* deve par*r o </line>

<line> pro*e*so * c*rrigir o **e está gerando t*l i*stabili*ade). É importante destacar, se*und* </line>

<line> Montg*m*ry (*016), que as cartas *e *ontrole us*ais fazem uso ** inform*ção sobr* * *ltima </line>

</par>

<par>

<line> observ*ç** amo**ral, *esconsiderando *ua*squer infor*ações proveni*ntes dos </line>

<line> dados </line>

</par>

<par>

<line> anteriores. **go, como *o*tua* Ch*isto Ferreira (2013), em casos o*de se têm dados e </line>

</par>

<par>

<line> autocorrelacio*a*os, as cart*s </line>

<line> de contro*e </line>

<line> usuais retor*am alarmes f**sos, </line>

<line> indicando </line>

</par>

<par>

<line> i*stabilidade nos *ro*esso* quando estes, na verdade, estão *o*almente estáveis. </line>

<line> Uma opção a cenários *nde se *rabalha com da*o* *ue apresentam *ut*corre**ç*o é </line>

<line> demons*rada por *ouza et al. (2*10), em qu* * apl*c*ção das carta* de c*nt*ole é incorporada </line>

</par>

<par>

<line> n** resíduos de um mod*lo de previsão. Es*e caminho, por*m, apres*nt* alguns pont*s </line>

</par>

<par>

<line> c*ntestação, como p*r e*emplo, quando aplicado a mode*os pura*ente autoregressivos de </line>

</par>

<par>

<line> ordem 1 - AR (1) - em que, log* ap*s o *esajuste, </line>

<line> observa-se grande diferença entr* as </line>

</par>

<par>

<line> previsõ*s e as ob**rvações reais da série. </line>

</par>

<par>

<line> Out*as *lternativas à* c*rtas *e c*ntrole, us*ais em s*tuações, mas q*a*s se têm da**s </line>

</par>

<par>

<line> aut*correlaci*nados são c*m*ntada* por *ardell et al. (1994), *u e Reynold* (1999) </line>

</par>

<par>

<line> Montg*mer* (2016). Montgomery (2016) propõe um método no </line>

<line> *ual *e deve seguir duas </line>

</par>

<par>

<line> etapas básicas, sendo elas: (*) ajuste de *m *odelo de *r*visão </line>

<line> pa*a a série temp*ral </line>

</par>

<par>

<line> ad**uado aos *a*os e (i*) aplicar uma c*rta de contro*e padrão *USUM, ou MMEP para os </line>

<line> resíduo*. </line>

<line> É importante ress*lta* qu* a aplicação da carta *e contr*le *ar* re*íduos assume duas </line>

<line> premissas *o* re*ação a ta*s resíduos as quais dev*m, im*ret*r*velmente, ser *um*ridas. Os </line>

</par>

<par>

<line> *uídos </line>

<line> p**cisam se*u*r distribui*ão normal e </line>

<line> não aprese**ar autocorr*lação ou, em out*as </line>

</par>

<par>

<line> pal*vra*, serem independentes entr* s*; tal pr*mis*a de independê*cia *ode ser verif*cada p** </line>

</par>

<par>

<line> mei* d* **áfic*s de *u*ocor*elação e autocorr*lação *arcial (MONTGOMERY, </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Segundo Mo*tgom*ry (*016), ambos os grá*icos, CU*UM ou MM*P, po*su*m bons </line>

</par>

<par>

<line> resultados qu*ndo ap*icados a </line>

<line> dados autocorrelacionados se*do, o segundo, de mais fácil </line>

</par>

<par>

<line> aplic*ção e **tendimento. Diferentemente da* equações trazidas nas cartas de controle usuais, </line>

</par>

<par>

<line> Mo*tgomery (2016) t*az as e*uaç*es pa** o c*lcu** de </line>

<line> limit* superior *e controle (LSC) </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 15, n. 5, art. 7, p. 130-146, set./*ut. 2018 </line>

<line> www4.f**net.c*m.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

</par>

<par>

<line> limite inferior d* contr**e (LIC), parti*ular*ente a**ptad*s a MMEP, sendo tais e*uações </line>

<line> descr*tas em (3), (4), (5) e (6). </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<row> = alvo da mé*** do processo; </row>

<row> = **rgura dos limites de contr*l*; </row>

<row> = desvi* padrão; </row>

<row> = média ponderada. </row>

</column>

</column>

</par>

<par>

<line> Zhou e Tang (2016) argumentam breve*ente sobr* crit**ios para escolh* dos parâmetros </line>

</par>

<par>

<line> L. De acordo com o* autores, o p*râmetro </line>

<line> represent* o quão influent* os **dos mais </line>

</par>

<par>

<line> recen*es da série são sobre a* previ*ões f*turas, *e modo que um valor próxi*o *e 1 denota </line>

<line> uma influên*ia maior, e valores perto de 0 im*li*am menor inf*uência *os dados recentes. </line>

<line> Ai*da **ou e Tang (2*16) *omentam qu* o valo* utilizado de L é geralment* 3, *u a*gum </line>

<line> ou*ro *alor seleci*nado a partir da di**rib*i*ão normal. </line>

</par>

<par>

<line> R*v. FS*, Teresina, v. 1*, n. 5, art. 7, p. 130-146, set./ou*. 201* </line>

<line> www4.fsanet.c*m.br/re*i*ta </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Aplicação de Carta* de C*ntrole MMEP Em Resíduos de um M*delo *e P*evisão </line>

</par>

<par>

<line> 3 METODOLO*IA </line>

</par>

<par>

<line> Os dados uti*iz*dos *ara este es*ud* s*o ori*ndos da pesquisa desenvolvi*a p*r Li*a </line>

</par>

<par>

<line> et a*. (2*17). Esse* os autores t*atam </line>

<line> s*rie hist*r*ca de pico d* *emanda de </line>

</par>

<par>

<line> elétrica, a fim de *ncontrar v*lor** adequados para um contra*o de dema**a de um </line>

<line> det*r*in*do clie*t*, sem *ltrapassar os l*mites estabelecidos no contrato e sem *ue i*so </line>

<line> implique capacidad* **ios* de en*rgia contratad*. L*ma *t al. (2017) descrevem em sua obra </line>

</par>

<par>

<line> que a série traz </line>

<line> *s *alores </line>

<line> de pico de demanda </line>

<line> de *aneiro de 20*4 a de*emb*o de 2015, </line>

</par>

<par>

<line> totalizando 144 *bserv*ções *ensais, a*vinda* de um clien*e co**rcia* uma uni*e*si*a*e </line>

</par>

<par>

<line> po*tanto, apresentam cert* *azona*i*ade em determ*nados me*es, devido </line>

</par>

<par>

<line> às *érias e rec*ssos escolares. </line>

<line> As etapas s*guidas *est* pesquis*, visan*o o *bjetivo t*açado, podem ser *intetizadas </line>

<line> da segui*te fo*ma: </line>

<line> (i) Aju*te de um modelo B*x & Jenkins adequado à séri*; </line>

<line> (ii) Real**ação *e pr*visões in-sample, ** seja, previsões para os meses já *xiste*t*s a fim </line>

<line> de que se possa cal**lar os resídu*s provenientes do modelo e; </line>

<line> (iii) Aplicação da *arta de con**ole MMEP aos re*íd**s da previsão fei*a. </line>

<line> Visto que o ob*e*iv* do **ti*o est* vol*ado * anális* dos r**íduos, e qu* o *od*lo Box </line>

</par>

<par>

<line> & Jenkins *ti*iza*o por Lima et </line>

<line> a*. (2017) mostra-se bem ajusta*o aos dados o*serva*os, </line>

</par>

<par>

<line> pertine*t* salien*ar que o modelo nes*e </line>

<line> *rabalho ajustado à s*r*e tempo*al foi o me*mo </line>

</par>

<par>

<line> adotad* pelo* *uto*es; *lém *i**o, como forma </line>

<line> de com*lemento e avanço à *esquisa </line>

</par>

<par>

<line> dese*volvid*, este estud* *eve seu enfoque no tratame*to do* resí*uos e n* exis*ência, ou não, </line>

<line> de sua e*t*bilidade. </line>

<line> 4 RE**LTADOS E DI*CU*SÃO </line>

</par>

<par>

<line> A série hi*tór*c* </line>

<line> de p**o de de*anda de energia elétrica tratad* na pesquisa </line>

</par>

<par>

<line> *prese*t*d* na Figura 3. É </line>

<line> pos*íve* *bs*rvar uma leve tendência crescen*e na série, assim </line>

</par>

<par>

<line> c*mo uma baixa de c**sumo a* redor dos me*es *e janeiro, feve*eiro * junho d* todos anos, </line>

<line> fato e*te *ecorrente dos *eses **uai* de féria* nas unive*sida**s br*sileiras. Por ou*ro lado, é </line>

</par>

<par>

<line> possí**l, também, ob*ervar que </line>

<line> os meses de março, ao l*ngo do* an*s, </line>

</par>

<par>

<line> ele*açã* do pico de de*anda, algo ig*almente esperado *m decorr*ncia d* ha**tual recomeço </line>

<line> da* at**idad*s acadêmicas n* *rande maiori* das universidades do *rasil. </line>

<line> *ev. FSA, Te*esina PI, v. 15, *. 5, art. 7, p. 13*-146, set./ou*. 2018 www4.fs*net.c*m.b*/revi*ta </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

</par>

<par>

<line> Fi*ura 3 - Séri* de p*co de demanda *m kW de 2004 a 2015 </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Adaptado de Lima e* al (20*7, p. 124). </line>

<line> Conforme já discutido, o *ode** *ox & Jenkins qu* melhor se adapta à série é o </line>

<line> mesmo usado por Lima et al. (2017). Tal *odelo possu* a not*ção S*R*MA (*, 0, 3), (1, 0, </line>

<line> 1)12, o que r*presenta t*ês com**nente* autor*gres*ivos, três componentes de m*dias *óveis, </line>

<line> um **mponente autoregres*ivo s*zonal, um co*po*ente de médias móveis *azonal e uma </line>

<line> s*zon*lida*e período 12. Como f*r*a de avaliação do mode*o, a Ta*ela 1 traz al*umas </line>

<line> métrica* *tilizadas para avaliação ** mes*o, evidenci*ndo * boa ader*ncia do mod*lo aos </line>

<line> dados da *é*ie obse*va*a. </line>

<line> Tabela 1 - Test*s es*at*s*ic*s do modelo *ARIMA (3, 0, 3)(*, 0, 1)*2 </line>

<line> Te*te est*tí*t*co Valores </line>

</par>

<par>

<row> Média da série </row>

<row> Jarque-Bera </row>

<row> Fo*te: Adapta*o de Lim* et al (2017, p. 124). </row>

</column>

</column>

</par>

<par>

<line> A pa*tir do modelo ajust*do, foi possível, en*ão, realiza* p*evi*õ*s in sample para * </line>

<line> *éri* de *ico *e demanda. Par* ela*oração ** previs** f*i desenvolvida uma implementação </line>

<line> computacional at**vés da ling*agem *e progr*mação R (R Devel*pment Cor* Te*m, 20**), </line>

<line> sendo os *esultad** provenientes de tal impleme*tação e de interes*e desta pesquisa, </line>

<line> apr*sen*a*os no dec*rrer das próximas figuras. A Fi**r* 4 apre*enta **aficamen*e as </line>

<line> R*v. FSA, Teresina, v. **, *. 5, a*t. 7, p. 130-*46, *et./out. *018 www4.fsane*.com.b*/*evista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> A*licação de Car*as d* *ont*o*e MM*P Em Resíduos de um Modelo de Previ*ão </line>

</par>

<par>

<line> o*se*vações **a** e * previsão realiz*da, onde se perceb* o *** a*u*te do mo*elo aos *ados, </line>

<line> uma vez que dad*s reais e obse*va*os apresentam comportamento ba*tante semelhantes. </line>

<line> F*gura 4 - Previsão *n *am*le da série </line>

</par>

<par>

<line> Fo*te: Autor (2017). </line>

<line> Com a *revisão rea*izada, *oi possív** calcular os re*í*uos d* mod*lo em relaç** a*s </line>

</par>

<par>

<line> dados reai*. Anterior à *pli*a*ão *as cartas ** contro*e de MMEP, *or*m avaliadas </line>

</par>

<par>

<line> *utocorr*laç*o e a *utocorr*lação parcial dos resídu*s, além da co*strução de um *is*ograma </line>

<line> *isando aferir * norma*idade *os *ad*s. As Fi*uras 5, 6 e * *ostram, r*spectivame*te, </line>

</par>

<par>

<line> autocorrelação, auto*or*elação p*rcial * histo*ram* dos resíd*os p*dendo-se, </line>

</par>

<par>

<line> *u* est*s **o i*depe*d**tes - *u seja, não **ss*em correlação entre *i - * </line>

</par>

<par>

<line> aprox*madam**te, a distribuição no*mal. Assim, a* premissas *ecessárias par* apl**ação das </line>

<line> cartas de controle mostram-*e c**o cumpridas e a e*ecuçã* da ferra*enta como ad*quada. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, *. *5, *. 5, art. 7, p. 13*-146, set./out. 20*8 </line>

<line> www4.fsanet.c*m.br/re*ista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> G. O. Silva, L. C. Rosa </line>

<line> Figu*a * - Aut*correlação de resíduos </line>

</par>

<par>

<line> Fig*ra 6 - A*toc*rrel*ção parcial de re*íduos </line>

</par>

<par>

<line> Fonte: Au*or (20*7). </line>

<line> Figura 7 - His*o*ram* dos resíduos </line>

</par>

<par>

<line> *on*e: Autor (2017). </line>

<line> A pa*tir do **u**e e avaliação do mod*lo Box & Jenkins, rea*izaç*o da p*evisão e </line>

<line> análise prévi* de no*malidade dos resíduos, *oram desenvolvi*a* as cartas d* con*role M*EP </line>

<line> R*v. FSA, Ter*sina, v. 15, n. *, art. 7, p. 130-146, set./o*t. 2018 www4.fsanet.com.br/*evis*a </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Aplicação de Ca*tas de Controle MMEP *m Resíduos d* u* Modelo *e Pre*isão </line>

</par>

<par>

<line> *ara ta*s resíduos. Ut*lizand*-se = 0,6 e L = 3 * com base nas equaç*es (4), (5) * (6) fora* </line>

<line> calculados, resp*ctivamente, os **mites superior e i*ferior de controle e as *édia* pon*eradas. </line>

<line> As escolhas numéricas para os parâmetros e L foram pautada* no ente*dimento *e *ue os </line>

<line> valores mais atuai* da *érie po*suem ma*or inf*u*ncia no* *alores previ*tos, pois t*m-*e um </line>

</par>

<par>

<line> aume*to gradativo d* número de alunos e da es**ut*ra *as universida**s </line>

</par>

<par>

<line> consequent*mente, d* con*umo de e*ergia elétrica por parte *e ta*s ins*i*uiçõ*s. *es*a forma, </line>

<line> a Figura * apresenta a carta de cont**le *MEP para o* resíd*os d* modelo trabal*ado. </line>

<line> Ob*ervand*-se a *igur* 8, percebe-se *ue * carta de c*nt*ole capt*rou algu*as </line>

</par>

<par>

<line> var*açõ*s da série do* res*duos, *s*ecialmente nos pontos </line>

</par>

<par>

<line> (correspondent*s ao* meses de outub*o e novembro de 2010, novemb*o d* 2011, setembro e </line>

<line> novem*ro de 2013, respecti*amente), mostrando * a*equação do mé*od* usado. Nota-se, </line>

<line> *am*ém, que os resí*u*s e*tão *e**ro *os limi*es de *ontrole superior e inferior, o *ue *ndica </line>

</par>

<par>

<line> que * mo*elo proposto para p***i**o </line>

<line> pos*u* erros "a*ei*áveis" * que e*tão dentro de **a </line>

</par>

<par>

<line> m*rg** de *ncerteza igu*lmen*e "a*eitáv*l". Desta forma, pode-se *ntender q*e o modelo de </line>

</par>

<par>

<line> pr*visão, sob condiçõ*s normai*, ond* não *e tem eventos aleatórios abruptos na s*rie, </line>

</par>

<par>

<line> capaz de gerar boas previsõ*s par* a *érie trabal*ada. </line>

</par>

<par>

<line> Fig*ra 8 - Ca*ta de *ontrole MM** para os resíduos </line>

</par>

<par>

<line> Font*: Autor (2017). </line>

</par>

<par>

<line> Rev. *SA, Teres*na PI, v. 15, n. 5, art. 7, p. 13*-146, set./out. 2018 </line>

<line> www4.fsanet.c*m.br/revi*t* </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> G. *. Silva, L. C. Ro*a </line>

</par>

<par>

<line> 5 CON*IDERAÇÕES F*NAIS </line>

</par>

<par>

<line> O con*r*le estatístico do *rocesso (CEP) m*stra-s* como uma import*nte me*od*l*gi* </line>

</par>

<par>

<line> que **n**u grande dissem*nação no campo i*dustri*l </line>

<line> ao long* d** últimos anos </line>

</par>

<par>

<line> cap*cidade em avaliar a esta*ilida*e d* processos. Tal metodologia traz consigo o uso de uma </line>

</par>

<par>

<line> ferra*e*ta denomi*ada *art* de con*r*le, * qual ma*erializa </line>

<line> análise de </line>

</par>

<par>

<line> processo *or me*o de *ráf*cos, nos quais, o*de se pode observar * d*sempenho do processo </line>

<line> desej*do para anál*se. </line>

<line> As car*a* *e cont*ole u*uais apresentam de*empe**o inferi** *uando usada *em d*dos </line>

<line> que apre*entam correlação e*tre si, de modo que a conclu*ão sobre a estabili*a*e do processo </line>

</par>

<par>

<line> fica compro*etida, à medida q*e ala*mes *alsos s*bre tal estabil*dade </line>

<line> podem ser emitidos </line>

</par>

<par>

<line> de control*. Uma a***rnat*va a essa *ituaçã* é ajus*ar um *odel* d* pre*isã* </line>

</par>

<par>

<line> adequado aos dados e aplicar carta* *e controle MMEP aos resíd**s provenientes da previsão </line>

<line> do modelo escolhido. </line>

</par>

<par>

<line> Este traba*h* vis*u à análise dos resíduos de um m*delo Box Jen*ins s*zonal * </line>

</par>

<par>

<line> de**tado co*o SARIMA (*, 0, 3)(1, *, 1)12 </line>

<line> *través do u*o d* cartas de cont**le MMEP. Após </line>

</par>

<par>

<line> a re*lização das previsões deste mod*lo por mei* de uma implementação c*mput*c***al em </line>

</par>

<par>

<line> linguagem R, fo* possíve* calcula* os resídu*s d*sta prev*são e *plicar as carta* </line>

<line> de controle </line>

</par>

<par>

<line> MMEP para av*liar s*a estab*li*ad*. Desta *orma, *oi </line>

<line> pos*ível, também, veri*icar que os </line>

</par>

<par>

<line> *e*íduos estão sob con**ole estatístico e que, portanto, o mode** saz*nal ajusta*o é **paz de </line>

<line> prover *oas pre**ções para valores futuros *a **rie. </line>

<line> Como s*gestão de *rabalhos f*t*ros, sugere-se a construção de outros ce*ários em que se </line>

<line> varie os va*ores *e e L, de fo*** a ava*iar se os resíduos do modelo p*rmane*em, ou não, </line>

<line> sob controle estatístico e, *aso não permaneçam, ap*icar alg** método estatístico (*or </line>

<line> exemplo, *mo*tecimento exponencial), para tratar ta* a**malia, ou *etirar *s **lor*s da série e </line>

<line> *eaju*tar o modelo de previsão. </line>

<line> REFE*ÊNCIAS </line>

</par>

<par>

<line> A*SO**AÇ*O BRAS*LEIRA DOS DISTRIBUIDORES DE *NERGIA ELÉ**IC* </line>

</par>

<par>

<row> ABRADEE. *016. Elétricas *ratam *e r*visão com *N*EL. Dispon*v*l *m: </row>

</column>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> Re*. FSA, *eresi*a, *. 15, n. 5, art. 7, p. 130-146, set./o*t. 2018 </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Ap*icação de Ca*tas de Con*role MMEP Em *es*duos de um Modelo de Previsã* </line>

</par>

<par>

<line> ASSO**AÇÃO NACIONAL *E *NERGIA ELÉTRICA. Resol*ção norm**iva 414. 2010. </line>

</par>

<par>

<line> Dis*onível em: </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> AWAJ, *. M; **NGH, A. P; AMEDIE, W. Y. Q*alit* imp*ove*ent using st*t*s*ical process </line>

<line> contr*l tool* *n *lass bottles manufacturing company. Internationa* Journal fo* Qua*ity </line>

<line> Research. v. 7, *. 1*7-12*, *an. *0*3. </line>

</par>

<par>

<line> BOX, G. *. P.; JENKINS, G. </line>

<line> M. Time series </line>

<line> an*lysis forecasting and control. *dição </line>

</par>

<par>

<line> *evisada. S*n **a*ci*c*: H*lden-Day, 1976. </line>

<line> CÂMARA, A. A. F.; **ARE*, P. B. D. O d*reito da *letricida*e e sua r*gulaç*o no brasil. </line>

<line> Rev*sta da Associação Mineir* de Direi*o e Eco*omia. v. 7, p. 1-22, ago. 20*2. </line>

<line> CAMPOS, E. S. et *l. Cont*o*e esta*íst*** de processo em *ma indústri* de transfo*madores </line>

<line> elétricos: u* estudo d* caso. In. C*NGRESSO NACIONAL *E EXCELÊNCIA EM </line>

<line> GESTÃO 2*16, R*o de Janeiro. A*ais... R*o de Janei*o, s*t. 2*16. </line>

<line> *ASCAES, J. C. Critérios de Plan*jament*, canal ener*ia. Rio de *aneiro, 2003. </line>

</par>

<par>

<line> *HRISTO, E. S.; FE*REIRA, </line>

<line> gráfico *e controle para *inim*zar erros d* </line>

</par>

<par>

<line> previsão em s*ries d* ener*ia elétric*. *ngevi*ta. v. 15, p. 214 - *25, ago. 20*3. </line>

<line> L**A, D. A. et a*. Peak dem*nd contra*t for big consum**s computed based on </line>

<line> t**combination of a statistical mo*el an* a mixed *nteger l*nearpr*gr**ming s*ochastic </line>

<line> opt*m*za*io* *odel. Electric Power S*st*ms Resea*ch. v. 154, p. *22-129, ago. *017 </line>

<line> LIMA, M. *. P.; CHARNET, R. Modelos de previsão aplicados *o contro** estatístico de </line>

<line> pr*ce*so na prese*ça de dad*s autoc*rrel*cionados. 2008. D*spo**vel e*: </line>

</par>

<par>

<line> <htt*://ww*2.ime.**icamp.br/sites/defaul*/*iles/rel_pesq/rp02-08.pd*>. Acesso em: *5 </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<line> LU, *. W.; REYNO**S, M. R. *WMA control charts for mon**oring the mean of </line>

<line> *uto*orr*lat*d process. Journal of Quality Techno*ogy. v. 31, p. 16*-*88, ago. 1999. </line>

<line> M*RCHEZ** A; S*UZ*, *. *. Previsão d* pre*o dos principais gr*o* produzidos no Rio </line>

<line> MONTGOMERY, *. *. Int*odução ao Controle Estatístico da **al*da*e. 7ª ed. *io de </line>

<line> M*RE*TIN, *. A.; TOLO*, C. M. *nálise de *é*ies Te*pora*s. 1ª ed. São Paul*: *lücher, </line>

<line> R Develop*ent Core Te*m. R: A language *nd Envi*onment for Sta*is*ica* Computing. </line>

<line> Vienna, 2014. </line>

<line> *ORIANO, F. R.; OP**ME, P. C.; LIZARELL*, *. *. Impact analysis of *ritical *uccess </line>

<line> factor* *n the bene*i*s *r*m stati*t*cal pro*e*s cont*ol im*lementation. Revi*ta P**dução. *. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresina PI, v. 15, n. 5, art. *, p. 130-146, set./out. 2018 </line>

<line> www*.fs*net.com.br/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

</par>

<par>

<line> **UZA, F. M.; ALMEID*, S. G.; GUARNI*RI, J. *; SOUZA, A. *.; LOPES, L. F. D. </line>

</par>

<par>

<line> Pre*isã* do co**u*o de cime*to n* esta*o do Rio Grande </line>

<line> *o Sul. Pesquisa Operacional </line>

</par>

<par>

<line> p*ra o *esen*olvime*to. v. 2, p. 1-9, abr. 201*. </line>

</par>

<par>

<line> WANG, H. App*icati*n of Residu*l-Based EWM* *on*r*l Cha*ts for Det*c*ing *ault* in </line>

<line> Varia*l*-Air-Vo*ume *ir Handling Unit Syste*. Journal *f Control Science a*d </line>

<line> Enginee*i*g. v. 2016, p. 1-7, mar. 20**. </line>

<line> WAR*ELL, *. G.; MOSKOWIT*, H.; PL*NTE, R. D. *un length distri*utions of residual </line>

<line> control cha*t for autocorrela*ed process. Journal of Quality Technology. v. 26, p. 31*-317, </line>

</par>

<par>

<line> W*RNER, L; RIBEIR*, J. L. *. Previsão de demand*: uma ap*icação </line>

<line> dos modelos Box- </line>

</par>

<par>

<line> **nkin* na área de assis*ência técnica *e *omputa*ores pessoais. Ges*ão & P*odução. v. 10, </line>

<line> Z*OU, Zeng-Guang; TANG, P. Improving time *eries anomal* **tection b*sed *n </line>

</par>

<par>

<line> exponenti*lly weighted moving *v**age (ewm*) of sea**n-trend </line>

<line> resid*als. I**RSS. </line>

</par>

<par>

<line> *eijing, 20*6. </line>

</par>

<par>

<line> C**o Referenciar este Ar*igo, c*nforme ABNT: </line>

</par>

<par>

<line> SILVA, G. O; R*SA, L. C. Apl*cação d* Car*as de Controle MMEP E* *es*duos de um Modelo de </line>

<line> Previsão de Pico de Demanda de Energia Elétri*a. Rev. FSA, Teres*na, v.15, n.5, art. 7, p. 130-146, </line>

</par>

<par>

<line> C*ntribuição dos *uto*es </line>

<line> *. O. Silva </line>

</par>

<par>

<line> 1) concepção e planejamento. </line>

</par>

<par>

<line> 2) análise e inter*retação dos dados. </line>

</par>

<par>

<line> 3) elaboração do **scunho ou na re**são **ít*ca do co*teúdo. </line>

</par>

<par>

<line> 4) partic*pa*ão na **ro*ação da ver*ão final ** manu*cri*o. </line>

</par>

<par>

<line> *ev. F*A, T*resin*, v. 1*, n. *, art. 7, p. *30-146, set./out. 2018 </line>

<line> www4.fsanet.com.*r/revista </line>

</par>

</page>

</document>

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