Modelos de previsão na otimização de usinas elétricas virtuais
Resumen
O trabalho analisou modelos ARIMA para previsão de mercados de compensação de preços do
dia seguinte. Os modelos foram baseados em análises de séries temporais e fornecem previsões
confiáveis e precisas de preços no mercado. O objetivo foi verificar a qualidade da previsão dos
preços da eletricidade que são aspectos inevitáveis de uma Usina virtual (VPP). A metodologia
empregada consistiu, em uma revisão bibliográfica das VPP’s e no método proposto por BoxJenkins, o qual também é conhecido como modelo ARIMA, foi utilizado na realização de
previsão em séries temporais. Realizou-se, ainda como método, um estudo de caso estruturado
para simulação dos modelos de previsão ARIMA com dados reais coletados dos preços spot do
dia seguinte da Grã-Bretanha em libra esterlina britânica (GBP). Os dados abrangeram o
período de 2015 a 30 de setembro 2020. O resultado da previsão com redes neurais apresentou
as melhores medidas de desempenho com o modelo ARIMA NNETAR. Conclui-se que a
utilização da metodologia de serie temporais constitui um importante suporte e apoio nas
previsões das VPP já que possibilita a melhor tomada de decisões.
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