
Análise da energia eólica no Brasil usando Séries Temporais
Author(s) -
Mateus dos Santos Silva,
Pedro Henrique Alves Bittencourt Santos,
Ricardo Vitor Ribeiro dos Santos,
Mateus do Nascimento,
Marcelino A. R. Pascoa,
Renato Nunes Pereira,
Tiago Almeida de Oliveira
Publication year - 2022
Publication title -
research, society and development
Language(s) - Portuguese
Resource type - Journals
ISSN - 2525-3409
DOI - 10.33448/rsd-v11i1.24827
Subject(s) - humanities , physics , philosophy
O objetivo deste trabalho foi ajustar um modelo de séries temporais à série de energia elétrica gerada pela matriz eólica com a finalidade de estudar a presença de tendência, sazonalidade e realizar previsões. A série histórica utilizada consiste da produção de energia elétrica gerada pela matriz eólica, coletada mensalmente pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico. A série está compreendida entre jan/2007 a mar/2021, com 171 observações. A série foi dividida em dois subconjuntos, ao primeiro (jan/2007 a dez/2019) foi designado o processo de modelagem (calibração) e ao segundo (jan/2020 a mar/2021) foi atribuído a avaliação das previsões (validação). O horizonte de previsão contemplou o período de abr/2021 a dez/2022. Realizou-se uma transformação Box-Cox na escala dos dados para tornar o modelo aditivo. Verificou-se a presença da componente de tendência. A partir dos correlogramas da FAC e FACP da série original transformada com uma diferença de ordem 1 foi possível propor alguns modelos. Buscaram-se modelos com resíduos não correlacionados e com menor AIC. Destes, realizaram-se previsões para o período de jan/2020 a mar/21 que foram comparadas com observações reais através do EQMP. O modelo SARIMA (5,1,2)×(0,0,3)12 foi escolhido, pois apresentou o menor EQMP. Observou-se que os meses subsequentes continuam seguindo o padrão crescente que ela vem mantendo desde de 2015. O modelo proposto para prever a quantidade de energia elétrica gerada pela matriz eólica de curto prazo vai permitir que os gestores tenham tempo suficiente para programar a operação de distribuição de energia de forma adequada.