TIMES SERIES MODELING FOR ELECTRICAL ENERGY DEMAND AND CONSUMPTION AT THE SANTA MÔNICA CAMPUS OF THE FEDERAL UNIVERSITY OF UBERLÂNDIA

Authors

  • Marcelo José Pereira Universidade Federal de Uberlândia / Instituto de Ciências Agrárias / Programa de Pós-graduação em Qualidade Ambiental
  • Ednaldo Carvalho Guimarães Universidade Federal de Uberlândia / Faculdade de Matemática/ Programa de Pós-graduação em Qualidade Ambiental
  • Jair Rocha do Prado Universidade Federal de Uberlândia / Faculdade de Matemática

DOI:

https://doi.org/10.19177/rgsa.v10e320213-23

Keywords:

Higher education institutions, Holt-Winters, Forecasts

Abstract

In view of the relevance of electric energy to modern societies and the need to raise awareness about the rational use of this resource, Higher Education Institutions (HEIs)
represent an important instance, considering both its training function and the application of management focused on energy efficiency. In this sense, the objective of this work was to characterize the use of electric energy in the Santa Mônica campus of the Federal University of Uberlândia (UFU), based on the records of power demand (kW) and electricity consumption (kWh) (HP) and off-peak time (HFP), describing its components, and calculating predictions for subsequent periods through seriesadjusted models. The analysis allowed to identify, in the series, the presence of the components, trend and seasonality, associated to the structural issues for trend and related to the academic calendars for the seasonality. The adjusted models for all series were the Holt-Winters Additive, which presented a good suitability considering the results obtained for their measures of adjustments R2 and Average Absolute Percent Error (MAPE) and for the validation of their predictions. The aim of this study is to provide guidelines for improving the management of electric energy use at UFU/Campus Santa Mônica, contributing to energy efficiency and the rational use of energy resources.

Author Biographies

  • Marcelo José Pereira, Universidade Federal de Uberlândia / Instituto de Ciências Agrárias / Programa de Pós-graduação em Qualidade Ambiental
    Graduado em Geografia pela Universidade Federal de Uberlândia (2007), Pós-graduado (Lato Sensu) em Supervisão Escolar pela Faculdade Católica de Uberlândia (2009), mestre em Qualidade Ambiental pela Universidade Federal de Uberlândia. Atualmente exerce a função de coordenador da Divisão de Fomento a Programas e Projetos da Pró-reitoria de Pesquisa e Pós-graduação da Universidade Federal de Uberlândia.
  • Ednaldo Carvalho Guimarães, Universidade Federal de Uberlândia / Faculdade de Matemática/ Programa de Pós-graduação em Qualidade Ambiental
    Possui graduação em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Lavras (1990), mestrado em Engenharia Agrícola pela Universidade Estadual de Campinas (1993) e doutorado em Engenharia Agrícola pela Universidade Estadual de Campinas (1999). Atualmente é Professor Titular da Faculdade de Matemática - Universidade Federal de Uberlândia (FAMAT/UFU). Ministra disciplinas da área de Estatística para cursos de graduação e de pós-graduação da UFU desde 1996. Foi Diretor da FAMAT/UFU no quadriênio 2008- 2012. Tem experiência na área de Estatística Aplicada, com ênfase em Geoestatística, atuando principalmente nos seguintes temas: semivariograma, geoestatística, krigagem, variabilidade espacial e amostragem.
  • Jair Rocha do Prado, Universidade Federal de Uberlândia / Faculdade de Matemática
    Possui graduação em licenciatura plena em matemática, especialização em estatística empresarial, ambos pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU). Possui mestrado e doutorado em estatística e experimentação agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (UFLA). Atualmente é professor adjunto na Universidade Federal de Uberlândia (UFU).

Published

2021-09-24

Issue

Section

Artigos

How to Cite

TIMES SERIES MODELING FOR ELECTRICAL ENERGY DEMAND AND CONSUMPTION AT THE SANTA MÔNICA CAMPUS OF THE FEDERAL UNIVERSITY OF UBERLÂNDIA. (2021). Revista Gestão & Sustentabilidade Ambiental, 10(3), 3-23. https://doi.org/10.19177/rgsa.v10e320213-23

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