ANÁLISE COMPARATIVA ENTRE OS MODELOS ARIMA E LSTM NA PREVISÃO DE CURTO PRAZO DA DEMANDA DE POTÊNCIA ATIVA

Autori

  • Ubiratan da Silva Tavares da Silva Tavares Universidade Católica de Petrópolis
  • Giovane Quadrelli

Abstract

No Brasil, um problema relacionado ao consumo de energia elétrica para um usuário conectado ao sistema de distribuição, em média e alta tensão, é a ultrapassagem da demanda. Este problema ocorre quando a demanda medida excede em mais de 5% a demanda contratada. Como avaliar a eficiência de um modelo computacional como solução para o problema de previsão de curto prazo da demanda de potência ativa, visando a sua utilização como método de controle para aplicação em controladores de demanda? Este estudo tem como objetivo avaliar a eficiência do modelo estatístico ARIMA e do modelo de rede neural profunda LSTM como métodos de controle. Com base nos dados históricos de medição, foram desenvolvidas etapas visando os ajustes, as previsões e as avaliações dos modelos em um estudo de caso de usuário em média tensão conectado ao sistema de distribuição da concessionária Enel/RJ. Foi possível observar que o modelo ARIMA obteve uma eficiência de 46%, isto é, 46% dos valores previstos com variação percentual  máxima de 5% (grau de precisão) dos valores medidos, enquanto o  modelo LSTM obteve 13%.

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Pubblicato

2022-03-02

Fascicolo

Sezione

Artigos