Aprimorando a eficiência contratual de energia: um estudo de previsão de demanda com aprendizado de máquina
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Tipo de produção
Dissertação
Data
2024
Autores
Pessoa, Patrick de Sousa
Orientador
Giacomini, R. C.
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Citação
PESSOA, Patrick de Sousa. Aprimorando a eficiência contratual de energia: um estudo de previsão de demanda com aprendizado de máquina. 2024. 81 p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica ) - Centro Universitário FEI, São Bernardo do Campo, 2024. Disponível em: Texto na íntegra.
Texto completo (DOI)
Palavras-chave
Demanda de energia,Previsão de demanda,Inteligência artificial
Resumo
Este projeto de pesquisa aborda a otimização contratual da demanda de energia como um elemento fundamental para aprimorar a eficiência energética da rede elétrica e reduzir custos para consumidores industriais, evitando multas associadas à demanda excessiva estabelecida em contrato. A diferença entre a demanda contratada e a efetiva é frequentemente subestimada, resultando em desperdício de recursos e penalidades financeiras.
Foram estudados modelos de inteligência artificial, como FA (Floresta Aleatória), SVR (Support Vector Regression) e rede LSTM (Long-short Term Memory), para prever a demanda em diferentes horizontes temporais.
A análise temporal indicou que a acurácia aumenta à medida que o horizonte de tempo é reduzido, destacando a importância da escolha do modelo e do intervalo de tempo na previsão da demanda. Um estudo de caso foi conduzido para avaliar a precisão da previsão em comparação com formas tradicionais de estabelecimento de contratos de demanda, ressaltando a importância do tamanho da base de dados disponível para o desempenho do modelo.
A fim de comparação com a rede LSTM, estudou-se o desempenho para a rede GRU (Gated Recurrent Unit Network), a qual obteve resultados comparáveis à LSTM, porém com treinamento mais rápido.
Deste modo, este projeto contribui para a otimização contratual da demanda de energia, permitindo que empresas otimizem estes modelos de contratos, minimizem multas e aliviem a carga na rede elétrica, sendo que os resultados confirmam a importância do aprendizado de máquina na otimização de contratos de demanda de energia