Combinação seletiva de métodos para previsão de demanda a curtíssimo prazo em tempo real
Resumo
No processo de transformação das redes de energia elétrica atuais, em redes elétricas
inteligentes (smart grid), a previsão de demanda é relevante para processos como o gerenciamento
da demanda, resposta a demanda, geração distribuída, entre outros. Para os consumidores,
a substituição de medidores eletromecânicos, por medidores eletrônicos, possibilita o
acesso em tempo real aos dados da medição, disponibilizando estes dados para a previsão de
demanda.
O presente trabalho focaliza em consumidores de diferentes perfis, comerciais, industriais
e institucionais, ligados à rede de distribuição em média tensão, com demandas situadas em
uma faixa de algumas dezenas de quilowatts até dois megawatts. Para estes consumidores, uma
previsão de demanda para curtíssimo prazo (até 2 horas) será uma importante ferramenta na
tomada de decisão em um ambiente dinâmico, com tarifas variáveis no tempo, gerenciamento
pelo lado da demanda e eventual geração própria.
A partir da aplicação de métodos de previsão de demanda em consumidores de variados
perfis de carga, é demonstrado que os métodos de previsão com melhor precisão (menor erro
médio) variam de consumidor para consumidor. Para um mesmo consumidor o método de
melhor precisão também é variável, sendo dependente da hora do dia.
Uma combinação de diversos métodos de previsão de demanda resulta em performance
similar ou superior se comparado ao uso de apenas um método individual. Propõe-se um método
de combinação seletiva, com o objetivo de eliminar o risco da escolha de um único método,
cujos resultados são imprevisíveis. Os resultados da aplicação do método de combinação proposto,
em diversos consumidores de características diferentes, demonstram que a combinação
seletiva representa uma melhora na qualidade da previsão.