Previsão multi-atributo do preço no Mercado Ibérico de Eletricidade

• Autor(a) principal: Peres, Gonçalo Martins
• Data de Publicação: 2021
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.2/11007
• topic: Mercado Ibérico de Eletricidade (MIBEL); Eletricidade; Previsão; Preços; Automated Machine Learning; Decisão Multi-Atributo; Price forecasting; Iberian Electricity Market (MIBEL); AutoML; Multi-Attribute Decision; ODS::04:Educação de Qualidade

A eletricidade tem vindo a adquirir uma maior presença nas nossas vidas e estima-se que o futuro seja cada vez mais elétrico. Hoje em dia temos acesso a quantidades enormes de dados que acabam por não ter grande valor acrescentado se não puderem ser utilizados para suportar tomadas de decisão ou planear antecipada e corretamente sistemas. As previsões são instrumentos fundamentais para apoiar tomadas de decisão. A eletricidade é considerada uma commodity muito especial, pois embora tenha havido diversos progressos relativos ao desempenho de baterias, a eletricidade é, largamente, um bem não armazenável. Nesse sentido, o preço de eletricidade apresenta características únicas que torna a sua previsão uma tarefa difícil. Acreditamos ser possível recorrer a dados disponíveis na Internet para efetuar previsões de preços de eletricidade que possam ser usadas por decisores no setor. Neste trabalho apresentamos um processo de previsão quantitativa e, por forma a compreender as previsões de preço de eletricidade, investigamos a previsão multi-passos e multi-atributo. Consideramos diversas séries temporais de dados disponíveis abertamente em diversas fontes. Os dados utilizados inserem-se em cinco categorias: cronológicos, preço, procura, produção e clima. O estudo compreende três intervalos de tempo 1 de janeiro de 2019 (00:00) a 31 de dezembro de 2019 (23:00), 1 de janeiro de 2018 (00:00) a 31 de dezembro de 2019 (23:00) e 1 de janeiro de 2010 (00:00) a 31 de dezembro de 2019 (23:00). Aos resultados, aplicamos um método de apoio à tomada de decisão multi-atributo, o TOPSIS.