Previsão do consumo de energia elétrica a curto prazo, usando combinações de métodos univariados

• Autor(a) principal: Carneiro, Anna Cláudia Mancini da Silva
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
• Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/3509
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA; Previsão de cargas elétricas; Perfis de cargas; Modelos univariados de previsão; Combinação de previsões; Séries temporais; Electrical load forecasting; Load profile; Univariate forecasting models; Combinated forecasts; Time series

A previsão de cargas elétricas é fundamental para o planejamento das empresas de energia. O foco deste estudo são as previsões a curto prazo; assim, aplicamos métodos univariados de previsão de séries temporais a uma série real de cargas elétricas de 104 semanas no Rio de Janeiro, nos anos de 1996 e 1997, e experimentamos várias combinações dos métodos de melhor desempenho. As combinações foram feitas pelo método outperformance, uma combinação linear simples, com pesos fixos. Os resultados das combinações foram comparados ao de simulações de redes neurais artificiais que solucionam o mesmo problema, e ao resultado de um método de amortecimento de dupla sazonalidade aditiva. No geral, este método de amortecimento obteve os melhores resultados, e talvez seja o mais adequado e confiável para aplicações práticas, embora necessite de melhorias para garantir a extração completa da informação contida nos dados.