Método combinado na previsão de séries temporais de consumo de energia elétrica

Exacta Pub Date : 2024-05-09 DOI:10.5585/2024.25125
Maria Clara Palermo de Souza Carvalho Caria, Anna Regina Corbo Costa
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Abstract

A produção de energia elétrica deve ser planejada de modo a otimizar seus processos e minimizar possíveis falhas, o que pode ser auxiliado pela análise de séries históricas de consumo. Este artigo propõe a construção de um modelo combinado de previsão de séries temporais, a fim de prever o consumo de energia elétrica por consumidor para todos os estados brasileiros. Este consiste na combinação linear dos modelos TSLMS, TSLMTS e SNAIVE utilizando três e cinco anos de histórico. Os pesos atribuídos a cada modelo são funções dos erros calculados pelo desvio médio absoluto das previsões individuais. O modelo combinado apresentou erro quadrático médio de 5,7 kWh por consumidor e Theil’s U de 0,76, ilustrando resultado mais acurado para três anos de histórico e uma performance equivalente aos outros modelos individuais para um histórico maior.  Assim, a presente proposta é aplicável para séries com poucos dados históricos disponíveis, apresentando resultados promissores para um ano de previsão.
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电力生产规划必须优化流程,尽量减少可能出现的故障,这可以通过分析历史用电量序列来实现。本文提出构建一个综合时间序列预测模型,用于预测巴西各州每个用户的用电量。该模型由 TSLMS、TSLMTS 和 SNAIVE 模型的线性组合组成,分别使用三年和五年的历史数据。分配给每个模型的权重是根据单个预测的平均绝对偏差计算出的误差函数。综合模型显示,每个用户的平均平方误差为 5.7 千瓦时,Theil's U 为 0.76,这表明三年历史数据的结果更为准确,而更长历史数据的结果与其他单个模型的结果相当。 因此,该建议适用于历史数据较少的系列,在一年的预测中显示出良好的效果。
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