Geração de energia elétrica: tendências e previsões de energia hidrelétrica, térmica, termonuclear e eólica para suprir a demanda nas Regiões Sudeste e Centro-Oeste

Abstract

A vasta diversidade de recursos naturais no Brasil permite que a geração de energia possa ser feita a partir de várias fontes diferentes. O presente trabalho ressalta a importância do planejamento da utilização desses recursos para a geração de energia elétrica e suprimento da demanda. Foram estudados os principais tipos de geração de energia: hidrelétrica, térmica, nuclear e eólica. Análises de comportamento das tendências e previsões para as séries são fundamentais para melhor uso dos recursos responsáveis por esses tipos de geração. O trabalho aborda métodos de previsão recorrentes em séries temporais como os modelos de Box & Jenkins e os modelos de Holt-Winters, como possíveis meios de planejamento. Com intuito de melhorar a acurácia das previsões, foi utilizado o método estatístico Singular Spectrum Analysis (SSA), que consiste principalmente em filtrar as séries temporais. A finalidade principal desse trabalho é avaliar o ganho preditivo da modelagem Box & Jenkins e Holt-Winters usando filtragem SSA. A escolha dos modelos mais adequados foi feita com base nas estatísticas de aderência como a Raiz Quadrada do Erro Quadrático Médio (RMSE - Root Mean Square Error), o Erro Percentual Médio Absoluto (MAPE - Mean Absolute Percentage Error), o Desvio Médio Absoluto (MAD - Mean Absolute Deviation) e o coeficiente de determinação R2. De acordo com os resultados obtidos nos diferentes cenários abordados, concluiu-se que a abordagem SSA é mais eficiente no ganho preditivo das diferentes modelagens. Além disso, nas análises sem filtragem e com filtragem, os modelos de Box & Jenkins com componentes sazonais apresentaram melhor desempenho, que foram evidenciadas na observação das tendências das séries de geração de energia elétrica