Predição do preço spot da energia elétrica no mercado livre brasileiro (2022)
- Authors:
- Autor USP: ASSI, PABLO NABIL VILLAR BOU - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PMR
- Subjects: ENERGIA ELÉTRICA; REDES NEURAIS
- Language: Português
- Abstract: Este trabalho tem como objetivo principal a predição do Preço de Liquidação das Diferenças (PLD) para o submercado sudeste, em um intervalo crescente de 1 a 7 dias, por meio de modelos preditores disponíveis em bibliotecas de código aberto, a partir de dados públicos. O PLD é o preço spot (à vista, de curto prazo) da energia elétrica no Ambiente de Contratação Livre (ACL), ou mercado livre brasileiro de energia elétrica, onde os agentes do mercado (geradores, comercializadores e consumidores) podem firmar contratos particulares de compra e venda de energia elétrica. Para a predição do PLD, foram selecionadas inicialmente como variáveis preditoras: a própria série do PLD, proveniente da Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE), além das séries de Energia Natural Afluente (ENA), Energia Armazenada (EAR) e carga, provenientes do Operador Nacional do Sistema (ONS). Com a revisão da literatura, observou-se a maior ocorrência e melhores resultados dos modelos ARIMA e Redes Neurais LSTM, para a predição de séries temporais em aplicações a sistemas elétricos. Como modelo comparativo referencial foi utilizado o método Naïve, dado pela replicação do último valor conhecido da série para as predições. As métricas de avaliação utilizadas foram Erro Absoluto Médio (MAE), Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE) e Raiz Quadrada dos Erros Quadráticos Médios (RMSE). Não foi possível utilizar o modelo ARIMA para predição do PLD devido a não estacionariedade da série, em contraponto, foi demonstrada a boa capacidade preditiva deste modelo para uma série em que é possível obter estacionariedade como a série de EAR. A partir da análise das correlações entre as séries e da Análise de Componente Principal (PCA) houve a suspeita de que a série de carga pudesse ser elimida sem perda da capacidade preditiva do modelo RedeNeural LSTM. Esta hipótese foi confirmada ao testar a predição de um dia à frente com e sem a variável de carga para entrada dos modelos: o teste em que a série de carga foi retirada obteve melhores resultados. Uma terceira tentativa de refino foi a correta eliminação dos períodos de saturação da série do PLD para o treinamento da rede, porém não houve melhoras dos resultados, indicando que este não é um tratamento necessário para o modelo. Nenhum destes três testes de predição de um dia à frente com Redes Neurais LSTM obteve melhores resultados que o método Naïve. Já para a predição de mais de um dia à frente, foram implementados modelos em dois métodos distintos, single-step e multi-step. O melhor método foi o multi-step que apesar de apresentar uma dinâmica crescente dos MAPEs em função do número de passos preditos, para mais de um dia à frente de predição obteve resultados melhores que o método Naïve. Ao término do trabalho, os objetivos foram atingidos.
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ABNT
BOU ASSI, Pablo Nabil Villar. Predição do preço spot da energia elétrica no mercado livre brasileiro. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6070ae91-4ba5-43db-bc0e-8cdbd049c229/PABLO%20NABIL%20VILLAR%20BOU%20ASSI%20TCC-PMR.pdf. Acesso em: 27 mar. 2025. -
APA
Bou Assi, P. N. V. (2022). Predição do preço spot da energia elétrica no mercado livre brasileiro (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6070ae91-4ba5-43db-bc0e-8cdbd049c229/PABLO%20NABIL%20VILLAR%20BOU%20ASSI%20TCC-PMR.pdf -
NLM
Bou Assi PNV. Predição do preço spot da energia elétrica no mercado livre brasileiro [Internet]. 2022 ;[citado 2025 mar. 27 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/6070ae91-4ba5-43db-bc0e-8cdbd049c229/PABLO%20NABIL%20VILLAR%20BOU%20ASSI%20TCC-PMR.pdf -
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