Previsão do Consumo de Energia Elétrica na Região Sudeste: Um Estudo de Caso Usando SARIMA e LSTM

Resumo

O presente trabalho tem como objetivo avaliar modelos, baseados em redes neurais LSTM (Long Short-Term Memory) e SARIMA (Seasonal Auto-regressive Integrated Moving Average), para a previsão do consumo de energia elétrica da região sudeste do Brasil. A base de dados, disponibilizada pela Empresa de Pesquisa Energética (EPE), apresenta uma série histórica mensal, do consumo de energia elétrica, no período entre janeiro de 2004 e maio de 2020, representado 197 observações mensais. Os modelos SARIMA e LSTM foram implementados na linguagem Python. Os resultados obtidos, para um horizonte de curto prazo, mostram que os modelos fornecem estimativas confiáveis para o consumo de energia elétrica da região sudeste.

 

Biografia do Autor

José Airton Azevedo dos Santos, Universidade Tecnológica Federal do Paraná - UTFPR
Programa de Pós-graduação em tecnologias Computacionais para o Agronegócio (PPGTCA)
Yasmin Chaucoski, Universidade Tecnológica Federal do Paraná/UTFPR

Departamento de Engenharia Elétrica (UTFPR)

Publicado
2020-12-17
Seção
Artigos