APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS ARTIFICIAIS À PREVISÃO DE CARGA EM LONGO PRAZO CONSIDERANDO A ELASTICIDADE-PREÇO DA DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA

Sandy T. Miranda¹; Moises M. Santos²; Mauricio de Campos¹; Alzenira Abaide da Rosa³; Mauricio Sperandio³

¹ Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (UNIJUÍ); ² DEMEI; ³ Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)

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Resumo

Nas últimas décadas, o comportamento do consumo vem se modificando e tende a ser fortemente impactado com as inovações introduzidas pelas Smart Grids. O uso de microgeração e a disponibilização de preços da energia elétrica em tempo real, propiciam aos consumidores a possibilidade de modular o seu nível de consumo, ou geração, de acordo com as condições de mercado. Desta forma, a demanda de energia elétrica passa a reagir de forma mais efetiva ao preço, sinalizando a necessidade de readequar os modelos de previsão de carga. Neste contexto, o presente trabalho tem por objetivo apresentar um modelo de previsão de carga, em longo prazo, com enfoque para as tarifas de energia elé-trica. O modelo adotado utiliza Redes Neurais Artificiais (RNAs), com arquitetura Multilayer Perceptron (MLP). Os testes computacionais são realizados utilizando dados históricos do sistema de New England (ISO-NE). Os resultados obtidos evidenciam o bom desempenho e as potencialidades da metodologia proposta, demonstrando uma forte tendência de a demanda de energia elétrica tornar-se elástica, a partir de uma análise histórica da curva elasticidade-preço.

Palavras-chave: Previsão de Carga à Longo Prazo; Redes Neurais Artificiais; Elasticidade-Preço