Um estudo sobre as abordagens de séries temporais hierárquicas para previsão do consumo de energia elétrica do setor industrial brasileiro

Abstract

O setor industrial brasileiro é o maior consumidor de energia elétrica e, portanto, o pla- nejamento energético torna-se muito importante, principalmente devido ao impacto econômico,

social e ambiental. Neste contexto, as análises e projeções consumo de energia elétrica tornam- se ferramentas úteis para a tomada de decisões. No setor industrial, o consumo de energia

elétrica pode ser organizado em uma estrutura hierárquica composta por cada região geográfica (Sul, Sudeste, Centro-Oeste, Nordeste e Norte) e seus respectivos estados. O objetivo deste

trabalho é analisar e avaliar a capacidade preditiva das abordagens bottom-up, top-down, com- binação ótima e híbrida utilizadas para prever o consumo de energia elétrica no setor industrial

brasileiro. A abordagem híbrida proposta neste trabalho combina as abordagens bottom-up e top-down. Essas abordagens incorporaram as projeções obtidas através dos métodos preditivos

de suavização exponencial e de Box e Jenkins. Além disso, foi apresentada uma análise explo- ratória para as séries temporais de consumo de energia elétrica do setor industrial para o Brasil,

regiões e estados. Os resultados indicam que a abordagem híbrida proposta pode contribuir para a análise e projeção do consumo de energia elétrica no setor industrial. A capacidade preditiva das abordagens foi avaliada pelas métricas MAPE e RMSE.