Comparação de métodos clássicos e avançados de previsão aplicados ao consumo de energia elétrica

Abstract

A garantia de um abastecimento de energia eficiente depende de uma previsão de demanda adequada, permitindo uma gestão eficiente dos recursos e otimização de processos, manutenções e investimentos. Este estudo avalia o processo de planejamento em diversas granularidades geográficas e setoriais, analisando as séries de consumo energético do Brasil, do subsistema Sudeste/Centro Oeste e do estado de São Paulo, com o propósito de compreender de maneira abrangente como a demanda de energia se insere no contexto de planejamento. Ademais, busca-se comparar quatro modelos preditivos, avaliando qual melhor se encaixa nos dados de consumo de energia do Brasil: Holt-Winters, SARIMA,SARIMAX com incorporação de dados do PIB e o Prophet. A análise comparativa entre os modelos foi realizada utilizando métricas de acurácia dos dados previstos, quais sejam, o erro percentual absoluto médio (MAPE), erro percentual médio (MPE) e raiz do erro quadrático médio (RMSE). Os resultados obtidos indicaram que o modelo que melhor se adequou aos dados propostos foi o Holt-Winters, com MAPE de apenas 0,6% de erro para o consumo do país em sua melhor configuração e uma média de 2,8% de MAPE ao considerar as 15 diferentes granularidades analisadas.