Previsão da demanda de energia elétrica utilizando lógica fuzzy e função de autocorrelação estendida- um estudo de caso aplicado ao Estado de Rondônia

O estudo da previsão de demanda correlato a séries temporais de energia elétrica desenvolve um processo de otimização para o atendimento de energia elétrica, com o objetivo de aprimorar a rotina de previsão. No presente trabalho, é apresentada uma comparação de três modelos autorregressivos utilizados para a otimização mencionada, com o modelo de lógica fuzzy, dimensionado por meio da função de autocorrelação estendida. Os dados de consumo de energia elétrica presentam uma estrutura de série temporal sazonal, suscitando um recorte histórico com as características de consumo de energia elétrica do Estado de Rondônia, e neste objeto foi implementada uma metodologia de previsão por meio de modelos já sedimentados e em comparativo a um novo modelo, apresentado em Métodos de Identificação Fuzzy Para Modelos Autorregressivos Sazonais Mediante a Função de Autocorrelação Estendida. Analisa-se, então, as performances dos modelos e aplicação para previsão de demanda de energia elétrica a curto prazo, 5 (cinco) dias úteis da semana, para fins de contratação de pacotes de energia elétrica junto as concessionárias distribuidoras de energia elétrica, obedecendo a legislação vigente sobre leilões e contratos de compra. No decorrer do trabalho, foram analisados os resultados de previsão de energia elétrica, pelos modelos apresentados, o modelo proposto em Sistema Fuzzy relacionado a Autocorrelação Estendida, sendo o mais satisfatório confirmado por erros de previsão em relação a demanda de energia elétrica para o Estado de Rondônia, e atendendo legislação sobre previsão e demanda de energia elétrica no Brasil.