65ª Reunião Anual da SBPC

B. Engenharias - 1. Engenharia - 6. Engenharia de Produção

PREVISÃO DA TENDÊNCIA DO CONSUMO DA ENERGIA RESIDENCIAL DE SANTA CATARINA

Daiane De Bortoli - Departamento de Economia e Relações Internacionais - UFSC Naiane dos Santos Miguel - Departamento de Economia e Relações Internacionais - UFSC Claudio de Oliveira Magalhães - Dr. Eng. - IDESTI - Instituto de Capac., Pesquisa e Desenv. Inst. em G. S. de TI Luiz Angelo Daros de Luca - Me. - IDESTI – Inst. de Capac., Pesquisa e Desenv. Inst. em Gestão Social de TI Gueibi Peres Souza - Prof. Dr. - Depto. de Economia e Relações Internacionais - UFSC Manuela Machado - Departamento de Economia e Relações Internacionais - UFSC

INTRODUÇÃO:

A análise e previsão de séries temporais tem ampliado a sua importância em diversas áreas como engenharia e economia, auxiliando o planejamento e reduzindo riscos gerados por incerteza. A área de métodos quantitativos em economia mostra que uma série temporal pode ser decomposta em tendência, ciclo e sazonalidade, com técnicas que permitem tratar isoladamente cada um desses componentes. A tendência apresenta mudanças de nível e crescimento (positivo ou negativo). O consumo de energia elétrica da classe residencial do estado de Santa Catarina, visto como uma série temporal, apresenta tendência multiplicativa amortecida. O crescimento do consumo de energia nas últimas décadas, no Brasil bem como no estado de Santa Catarina, se deve, dentre outros, ao crescimento populacional e evolução tecnológica. As empresas do setor elétrico nacional precisam de previsões desta tendência de crescimento da carga e o consumo de energia elétrica no médio e longo prazos para utilizá-las como subsídio para tomada de decisão em várias atividades do dia a dia.

OBJETIVO DO TRABALHO:

Este trabalho compara a precisão de modelos de suavização exponencial e de polinômios de 1º e 3º na explicação e na previsão da tendência do consumo residencial mensal da energia elétrica no estado de Santa Catarina, na área de concessão da Celesc Distribuição S.A.

MÉTODOS:

A tendência do consumo mensal da energia residencial de Santa Catarina foi calculada como a média móvel centrada de 24 meses dos dados do consumo de energia, para o período janeiro de 2001 até junho de 2011. Estes dados do consumo de energia foram obtidos da Celesc. A série representando a tendência mensal no período de janeiro de 2001 à junho de 2009, foi estudada utilizando três ferramentas distintas: suavização exponencial e regressão polinomial de 1º (regressão linear) e 3º grau, ambas em função do tempo. Em seguida, os três modelos resultantes foram aplicados na previsão da tendência para o período de julho de 2009 a junho de 2011. O modelo de suavização exponencial foi construído com a ferramenta NNQ-Estatística®. Os modelos polinomiais de 1º e 3º graus foram construídos com auxílio do MS-Excel®. O critério de avaliação dos modelos foram: Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE) e estatística U de Theil. O MAPE representa a diferença percentual absoluta média entre a previsão e o valor real. Desta forma, quanto menor, maior será a previsão. Para o U de Theil, quanto mais próximo a zero, melhor será a previsão, enquanto valores igual a um indicam que a técnica equivale ao método ingênuo e maiores que este um resultado pior que o método ingênuo.

RESULTADOS E DISCUSSÃO:

Entre os três modelos testados, o modelo de suavização exponencial possui uma formulação mais complexa do que os modelos polinomiais e, com isto, maior a capacidade de representar comportamentos mais variados. Conforme esperado, dos três modelos testados, este modelo foi o que apresentou melhor resultado, tanto para a predição dentro da amostra, quanto para previsão fora da amostra. Para este, a predição obteve o valor do MAPE de 0,25% e U de Theil de 0,65. O segundo modelo mais adaptado ao comportamento da energia foi a regressão polinomial de 3º grau, com erros MAPE de 0,35% e o U de Theil de 1,15. Por fim, o modelo polinomial de 1º apresentou MAPE de 2,49% e U de Theil de 7,54. Quando observada a previsão fora da amostra apresentada aos modelos, foi obtida a mesma ordem na qualidade dos modelos encontrada na fase de predição. Os resultados das medidas de erro alcançados através da regressão linear foram MAPE 2,27% e U de Theil de 5,85. Para a regressão polinomial de 3º grau, o MAPE foi de 0,86% e o U de Theil de 2,29. Finalmente, o modelo de suavização exponencial apresentou MAPE de 0,42% e U de Theil de 0,65.

CONCLUSÕES:

Os resultados obtidos mostram que, dentre os métodos univariados estudados, o modelo de suavização exponencial foi o mais preciso para a previsão da tendência da energia mensal residencial de Santa Catarina, para o período de janeiro de 2001 a junho de 2011. A suavização exponencial melhor se ajustou às oscilações da série de dados. O modelo apresentou uma redução no erro (MAPE) de predição de 0,10 p.p. e de previsão de 0,44 p.p. em relação a uma regressão polinomial de 3º grau. Em relação à regressão linear, a redução do erro com o modelo de suavização exponencial foi de 2,24 p.p. na predição e de 2,02 p.p. na previsão. Os baixos valores do MAPE (inferiores a 1%) alcançados com a suavização exponencial, tanto a predição quanto para a previsão mostram que a técnica é adequada a previsão da tendência da energia em Santa Catarina. Ainda, dado a estabilidade dos dados ao longo dos anos, é esperado que o modelo de suavização exponencial obtenha melhores resultados do que modelos de regressão polinomiais de 1º e 3º graus mesmo em períodos futuros próximos não avaliados por este trabalho.

Palavras-chave: Decomposição Clássica, Suavização Exponencial, Modelos Polinomiais.