Previsão do consumo de eletricidade no Nordeste Brasileiro

Abstract

O crescimento do consumo de energia elétrica no Brasil gera impactos no modo de vida da sociedade moderna, quando mostra sua relevância e apresenta diversas possibilidades de estudos. Este artigo analisou a série temporal do consumo de energia elétrica no Nordeste brasileiro, no período de janeiro de 2004 a dezembro de 2013. O método utilizado foi preconizado por Box & Jenkins (1976), por meio dos modelos da família ARIMA. Para a análise da série e a escolha do modelo para previsões do ano de 2013, foi usado como base o Critério de Informação de Akaike, no teste Box-Pierce e no Erro Quadrático Médio de Previsão. Os modelos identificados pelas funções de autocorrelação e de autocorrelação parcial não apresentaram ajustes adequados, sendo necessário buscar novos modelos, de acordo com princípio da parcimônia. O modelo SARIMA(1,1,0)(0,0,1)12 foi que forneceu a melhor previsão para o consumo de energia elétrica no nordeste brasileiro.

Consumption Forecasting and Economic-Financial Evaluation of a Brazilian Company in the Free Market

“…Statistical models, usually linear, work well for problems with small amounts of data. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) [7] is one of the most widely used methods for time series forecasting. On the other hand, artificial neural networks, fuzzy systems, support vector machines, and evolutionary computation are Computational Intelligence models [8] that have flexibility and the capacity to handle complex and non-linear data.…”