Uso do ARIMA e SVM para previsão de séries temporais do sistema elétrico brasileiro

Abstract

O presente trabalho se propõe a prever séries temporais do setor elétrico brasileiro. Para tanto, procurou-se realizar previsões para o Preço de Liquidação das Diferenças (PLD) e a velocidade do vento para movimentação dos aerogeradores, que transforma a energia cinética das correntes de ar em energia elétrica, a partir da metodologia ARIMA, baseado na estatística computacional, e o modelo SVM, proveniente da área de inteligência artificial, sendo que o período analisado corresponde de 2001 a 2009 para o PLD e de 2004 a 2017 para o vento. Os resultados fornecem uma ferramenta de análise para o mercado livre de energia, na medida que demonstram tendências de preços e produção elétrica, servindo de auxílio à tomada de decisões, sendo o ARIMA, o modelo preditivo que performou melhor as previsões a curto prazo. Apesar disso, conclui-se que o SVM tem um potencial para produzir resultados mais assertivos para previsões a longo prazo, visto que o modelo tem muitas características que podem ser exploradas e assim potencializar previsões com grandes volumes de dados em situações mais complexas.

Previsão de roubo de cargas no Estado de São Paulo: um estudo de caso

“…Esses fatores demostram a necessidade de realizar estudos que possam auxiliar na tomada de decisões. Uma das alternativas viáveis é a previsão com séries temporais destes acontecimentos, visando planejamento estratégico que direcione as transportadoras a uma gestão de riscos eficiente (Nunes et al, 2023).…”