O uso dos métodos SARIMA e SARIMAX na modelagem da demanda mensal de energia elétrica no estado do Rio Grande do Sul
Autor: Tuane Proença Pereira (Currículo Lattes)
Resumo
Inúmeros trabalhos mostram a importância do planejamento e previsão da demanda de energia elétrica cujo objetivo é manter um equilíbrio entre a produção e consumo deste produto. Para se aproximar dos padrões e comportamentos dessa variável e reduzir os erros de previsão, o que impacta diretamente em questões técnicas e financeiras, torna-se importante conhecer a sazonalidade nos estudos de previsão. Este trabalho tem como objetivo analisar o comportamento da sazonalidade da demanda mensal de energia elétrica no estado do Rio Grande do Sul para as três principais classes consumidoras: residencial, comercial e industrial. Dados históricos foram usados de janeiro de 2004 até dezembro de 2019. Inicialmente foi realizada uma análise exploratória utilizando técnicas gráficas e analíticas para resumir os dados, bem como o teste ANOVA com blocos e o teste de Friedman para avaliação da presença de sazonalidade, o que levou à escolha do modelo SARIMA, entre os disponibilizados pela metodologia de Box-Jenkins. A estacionariedade da parte sazonal e da parte não sazonal foram avaliadas pelo teste de Dickey-Fuller Aumentado. Após, os coeficientes de 256 modelos candidatos foram estimados pelo método de máxima verossimilhança, e o modelo mais parcimonioso determinado pelo critério de informação bayesiano. Na análise dos resíduos foram utilizados os testes de Ljung-Box, Jarque-Bera e ARCH, além dos indicadores MAE, RMSE, MAPE e estatística U de Theil para avaliar a capacidade preditiva, complementados por intervalos de confiança. O modelo encontrado em cada classe consumidora foi refinado com a inserção de variáveis exógenas: temperatura média, quantidade de consumidores e tarifa. Na modelagem SARIMAX, foram utilizados diagramas de dispersão e correlação cruzada para averiguar a relação entre estas variáveis e a demanda de energia elétrica, sendo utilizados os mesmos procedimentos para verificar a parcimonialidade, a adequação do ajuste e capacidade preditiva. Para a demanda mensal de energia elétrica na classe residencial o modelo selecionado é o SARIMA (1,1,2)(1,0,1) e na classe comercial é o modelo SARIMA (1,1,2)(0,1,1), ambos sem a inserção de variáveis exógenas. Na classe industrial o modelo selecionado é o SARIMA (1,1,1)(1,0,2)12NCind_3,Tarind_2. Os modelos encontrados podem ser utilizados para prever a demanda mensal de energia elétrica no estado do Rio Grande do Sul, fornecendo subsídios para tomada de decisões deste setor. Também podem ser usados para elaboração de políticas públicas relacionadas ao desenvolvimento econômico da região. Além disso, no desenvolvimento do estudo, a aplicação de todos os métodos e técnicas utilizados foi acompanhada de uma análise crítica em relação ao seu desempenho, sendo detectadas algumas falhas. Estes achados podem servir para o desenvolvimento de futuros estudos que visem a melhorar o desempenho da metodologia utilizada, possibilitando modelos mais adequados e previsões mais precisas.