Modelos de séries temporais para a previsão do consumo de energia elétrica da indústria de cimento do Brasil

Abstract

Este estudo tem a finalidade de apresentar uma análise e previsão do consumo de energia elé- trica na indústria de cimento brasileira. Esse setor tem uma importância social, ambiental e

econômica para o Brasil. Neste contexto, as projeções do consumo de energia elétrica são in- formações importantes para o planejamento energético e para eficiência energética do setor.

Assim, foram utilizados os métodos de previsão como o de Holt-Winters, ARIMA Sazonal (SARIMA), redes neurais autorregressivas e os modelos de regressão dinâmica. Para avaliar a qualidade preditiva dos modelos foram utilizadas as métricas da raiz do erro quadrático médio (RMSE) e erro médio absoluto percentual (MAPE). Os resultados demonstraram que o modelo de regressão dinâmica apresentou o melhor desempenho preditivo nos três primeiros períodos dos quatro avaliados, e no quarto período em análise o modelo que apresentou os melhores resultados para previsão foi o modelo SARIMA.