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CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA NO BRASIL: UMA ABORDAGEM COMBINANDO AS MODELAGENS LOESS E SARIMA

O propósito deste estudo é aplicar uma abordagem combinada de modelos Loess e SARIMA para modelar uma série temporal, visando comparar as previsões de consumo de energia elétrica no Brasil com os valores reais observados durante o período. Os dados utilizados foram extraídos do banco de dados do IPEA e consistem nos registros mensais de consumo de energia elétrica em Gigawatt-hora no Brasil, abrangendo o período de janeiro de 1976 a abril de 2023. Todas as análises e procedimentos foram conduzidos utilizando o software R. A série temporal em questão é não estacionária e exibe padrões sazonais. Portanto, o primeiro passo foi aplicar o Modelo Loess com um parâmetro de suavização , com o intuito de remover a tendência. Posteriormente, foi realizada a modelagem usando a abordagem de Box e Jenkins. O modelo SARIMA demonstrou ser o mais adequado, resultando na combinação dos dois modelos para produzir as previsões. As previsões geradas pelo modelo escolhido estiveram em grande proximidade com os dados reais, demonstrando a eficácia do modelo.
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CONSUMO DE ENERGIA ELÉTRICA NO BRASIL: UMA ABORDAGEM COMBINANDO AS MODELAGENS LOESS E SARIMA

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.7242428052

  • Palavras-chave: Consumo; Previsão; Loess; Sarima.

  • Keywords: Consumption; Forecast; Loess; Sarima.

  • Abstract: The purpose of this study is to apply a combined approach of Loess and SARIMA models to model a time series, aiming to compare the forecasts of electricity consumption in Brazil with the actual values observed during the period. The data used were extracted from the IPEA database and consist of monthly records of electricity consumption in Gigawatt-hours in Brazil, covering the period from January 1976 to April 2023. All analyses and procedures were conducted using the R software. The time series in question is non-stationary and exhibits seasonal patterns. Therefore, the first step was to apply the Loess Model with a smoothing parameter , with the aim of removing the trend. Subsequently, modeling was performed using the Box and Jenkins approach. The SARIMA model proved to be the most suitable, resulting in the combination of the two models to produce the forecasts. The forecasts generated by the chosen model were in close proximity to the actual data, demonstrating the effectiveness of the model.

  • Cleber Bisognin
  • Caroline Lopes Gonçalves
  • Luciane Flores Jacobi
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