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

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%.