<document>
<page>
<par>
<line>
Centro Unv*rsitário Santo Agostinho
</line>
</par><par>
<line>
www*.fsanet.com.*r/revista
</line>
<line>
Rev. FSA, Tere*i*a, *. *7, n. 2, art. 9, p. 169-183,f*v. *02*
</line>
<line>
ISSN Impresso: 1*06-6356 IS*N Elet*ônico: 2317-2983
</line>
<line>
http://dx.doi.org/10.12819/202*.17.2.9
</line>
</par><par>
<line>
Pr*visão de Consumo de Energia Elét*i*a na Regiã* Su*este: U* *studo de Caso U**ndo
</line>
<line>
Sarima
</line>
<line>
F*recast of El*ctri*i*y Consump*ion in the Sou**east *egion: A Ca*e St*dy Usi*g *arima
</line>
</par><par>
<line>
G*briel Stenghele
</line>
<line>
Gra*ua*ão em Engenhari* **étrica pe*a Universidade *ecnológi*a Federal do *araná
</line>
<line>
E-mail: gabr*el*tenghele@aluno*.utfpr.edu.*r
</line>
<line>
F*avia Say**i Miura
</line>
<line>
*es*rado em Tecn*l**ias Comp*tacionais para o *g*onegócio *ela Univers*dade Tecnológica *ede*al do Paraná
</line>
<line>
G*adu*çã* em En*enharia d* Pr*d*ção pela U*ive*sidade Tecnol*gica Federal do Paraná
</line>
<line>
E-mail: sa*uri_miura16@hot*a*l.*o*
</line>
<line>
Jo*é Air*on A**vedo dos Santos
</line>
<line>
D*u*or em *ngenharia *létrica **l* Universidade Federal d* Santa *a*arina
</line>
<line>
Pro**s*or d* Univers*dade Tecno**gica Fed*ral do P*raná
</line>
<line>
E-mai*: airt*n@utfpr.ed*.br
</line>
<line>
Leand*o Anto*io Pasa
</line>
<line>
Do**or em Enge*haria Elétric* pel* U*iversidade Federal *o *io Gran*e do Nor**
</line>
<line>
Profe*sor da Universidade T*cnoló**ca Federal do Paraná.
</line>
<line>
E-mai*: pasa@utf*r.edu.br
</line>
<line>
Carla Adriana Piz*rro Sc*m*dt
</line>
<line>
Doutor* em Agrono*ia p*l* Uni*ersidade Est*dual de Londrina
</line>
<line>
Prof*ssora da U*ive*s*dade T*cnológica Federal d* Paraná
</line>
<line>
E-ma*l: c**laschm*dt@utf*r.edu.b*
</line>
</par><par>
</par>
<par>
<line>
Câmpus medianeira - Aveni*a *r*sil, 4232 CEP *5884-
</line>
<line>
Avaliado p*l* *i*t**a Triple Revi*w: Desk Review a)
</line>
</par><par>
<line>
000 - *ai*a Pos*al 271 - Me*ianeira - P* - Brasil.
</line>
<line>
*elo Editor-Chefe; e b)
</line>
<line>
Double Blind Revie*
</line>
</par><par>
<line>
*ndereço: Leandr* Antonio Pasa
</line>
<line>
(avaliação c*g* por dois *valiador*s *a *rea).
</line>
</par><par>
<line>
Câmpus medianeira - Avenid* Brasil, 4*3* CEP 85884-
</line>
</par><par>
<line>
000 - Caixa P*stal 27* - M*dianeira - PR - Brasil.
</line>
<line>
Revis*o: Gr*matical, No*ma*iva
</line>
<line>
e de For*atação
</line>
</par><par>
<line>
End*reço: Ca*l* Ad**ana *i*a**o Schmi*t
</line>
</par><par>
<line>
Câ*p** med*ane*r* - Aven*da Br*sil, 4232 CE* 8**84-
</line>
</par><par>
</page><line>
000 - C*ixa Po*tal 271 - **d*aneira - PR - B*asil.
</line>
</par><page>
<par>
<line>
G. Stenghele, F. S. Miura, *. A. A. Santos, L. A. Pasa, C. A. P. Schmidt
</line>
<line>
170
</line>
</par><par>
<line>
RE*UMO
</line>
</par><par>
<line>
O presente trabalho des*reve e modela a série temporal de m*dias m*nsais do consumo
</line>
<line>
de
</line>
</par><par>
<line>
en*rgia elét*ica, *a regi*o *udes*e do Brasil, utilizando **del*s estocást*cos do Grupo
</line>
<line>
S*RIMA (Autorregressivo Integrado de Mé**a Móvel com a Carac*erística Sazonal da *érie).
</line>
<line>
F*i utilizada uma sé*ie com consumo de energia elét*ica men*al d*s anos de 2004 a 2018.
</line>
<line>
Com* critér*o de escolh* do modelo f*i uti*izad* a raiz *o erro quadrático médi*, o erro
</line>
</par><par>
<line>
médio absolu*o, o *ritério Akai*ke e o U-Theil. O modelo
</line>
<line>
*scolhido fo*
</line>
<line>
o
</line>
</par><par>
<line>
SARIMA(1,1,1)(2,3,*). Os resultados *btidos, deste model*, *emonstram su* eficácia par*
</line>
<line>
um horizonte de curto *r*zo.
</line>
<line>
Pal*v*as-chave: SARIMA. Consu*o de Eletr*cidade. Previsão.
</line>
<line>
A*STR*C*
</line>
<line>
*he present work *escri*es and mod*ls the t*me series of monthly av*ra*e* of e*ectric po*er
</line>
<line>
consumption, f*om *he so*theastern r*gi*n of B*azil, usi*g s*ochastic model* *f the SAR**A
</line>
<line>
Group (Moving *v*rage Integ*ate* Au**regressive with *h* Seasonal Characteristi* of the
</line>
<line>
Serie*). A series with *onthly e*ectricity *on*ump*ion fr*m 2004 to 2018 *as use*. The
</line>
<line>
criterion for c*oosi*g t*e mo*el was the ro*t mean s*uare *r*or, the absol*t* me*n *rror, *he
</line>
<line>
Akaiak* criterio* and the *-Theil. The *hosen model was the SAR*MA (1,1,1) (2,3,4). T*e
</line>
<line>
result* obtained from this mod** demonstrat* its effe*tiveness for a short term horizon.
</line>
<line>
Ke*words: SARI*A. Elec**ic*ty consumptio*. Predic***n.
</line>
</par><par>
</page><line>
Rev. F*A, Teresi*a, v. 17, n. 2, art. 9, p. 169-1*3, fev. *0*0
</line>
<line>
www4.f*a*et.*om.b*/revi*t*
</line>
</par><page>
<par>
<line>
Previsão de Consumo de Energia E*étrica na Regi** Sudeste: Um Estud* de Caso Usan*o Sa*ima
</line>
<line>
17*
</line>
</par><par>
<line>
* I*TRODUÇÃO
</line>
</par><par>
<line>
A*ualmente, * consumo de ener*ia *létrica tem um papel impor*ant* na prod*ção
</line>
<line>
de
</line>
</par><par>
<line>
diver*os setores ** econom*a. A energ*a elét*ica é primordial, tanto para o fu*ciona**nto de
</line>
<line>
compu*adore* q***t* p*ra tr*n*forma*ão de matéri*-pri*a e* *rodutos ac*bados. É
</line>
</par><par>
<line>
considerada como
</line>
<line>
um dos
</line>
<line>
*nd*ca*ores do nível
</line>
<line>
de qualidade de *ida do desen*olvimento e
</line>
</par><par>
<line>
econômic* (K*EI*KHA* et al., 2013).
</line>
<line>
A* em*res*s **asileiras que *r*duzem matérias-prim*s, nos setores petroq*ím*c*s,
</line>
</par><par>
<line>
miner*ção, *apel e cel**os*, m*talúrgico*, s*derúrgicos, entre *utr**, ***lizam m*ita
</line>
<line>
energia
</line>
</par><par>
<line>
elétrica, p*dendo chegar, em alguns casos, até 30% do s** orçamento (**N*OR, 2018).
</line>
<line>
* previsã* do *ons*m* *e ener*i* elétri** consiste e* fator importante par* tomada
</line>
</par><par>
<line>
de d**is*o *
</line>
<line>
ori*ntações política* futuras, p*r
</line>
<line>
pre*er tendênci**, sazonalida*es e ciclos
</line>
</par><par>
<line>
f*turos (JUNI*R, 20*8). U* p*an*jamento eficie**e *obre o comport*m**to da de*anda *e
</line>
<line>
en*rgia el*tric* * i*dispensáv** para a* *mpresas do setor. Téc*icas pa*a i*entifica*ão de
</line>
<line>
modelos de *revisão sã* utilizadas *a *ná*ise *e séries *empo*ais. As séries **m**rais sã* um
</line>
<line>
conjunto de obs*rvaçõ*s de *ma variáve*, orden*d* se**ndo o *arâmetro tempo, geral*ent*
</line>
</par><par>
<line>
em intervalos *q*idi*tant**. Os dados co*etado* *odem **r diário*,
</line>
<line>
s*ma*a*s, mensais, etc
</line>
</par><par>
<line>
(MORETT*N, 2008).
</line>
</par><par>
<line>
Segundo Br**s*n (200*), as *écn*ca* de previsão *ux*li*m na to*ada ** *ecisões *m
</line>
</par><par>
<line>
atividad*s qu* precisam de planejamento e avaliação constan*e, alé* de propiciarem
</line>
<line>
a
</line>
</par><par>
<line>
redução de i*certeza por parte dos *los envolvidos numa d*termina*a área de interess*.
</line>
</par><par>
<line>
A p**visão d* c*rga do* sistem*s de ener*ia *l*t*ica é *ma taref* fun*a*enta*
</line>
<line>
na
</line>
</par><par>
<line>
geração, trans*issão e distri*uiçã*. *ualq**r *arg**o que oc*r*a na pro*ução, transmissã* ou
</line>
<line>
*ist*ib*ição *e e*ergia elétrica pode acarretar n* dim**u*ção da produtiv*d*de das emp**sas.
</line>
</par><par>
<line>
Por isso, estu*os atrelado* à previsão do co**umo de e*er*i* elét*ica pod*m
</line>
<line>
a*u*ar
</line>
<line>
na
</line>
</par><par>
<line>
pr*dutividade das em*resas e **itar pe**as de *rodução e d* t*ansport* (OLIVEIRA, 2*08).
</line>
</par><par>
<line>
Dentro *es*e context*, este
</line>
<line>
tra*alho *e*c*eve e mod*la a série t*mpor*l
</line>
<line>
de médias
</line>
</par><par>
<line>
mensais do
</line>
<line>
consumo *e energia el*tr*ca, d* reg*ão sudest* do Bra*il, ut*lizando modelos
</line>
</par><par>
<line>
estocásticos
</line>
<line>
do G*u*o SARIMA (Auto*regressivo Inte*rado d* *édia *óvel com
</line>
<line>
a
</line>
</par><par>
<line>
Carac*erí*tica S**onal da Série).
</line>
<line>
Este *rab*lho est* *rganizado d* seguinte m*neira. Na Seção * é *escrita a
</line>
</par><par>
<line>
me*odo*o**a empreg*da na
</line>
<line>
previsão do c*nsumo de en*rgia *lé*ric* da região sud*ste. **
</line>
</par><par>
</page><line>
Seç*o 3 são apresent*dos os r*sult*dos ob*i**s da aplicação da metodologia em questão, po*
</line>
<line>
Rev. FSA, Te*esina PI, *. 17, n. 2, *rt. 9, p. 169-1*3, *ev. 2*20 www4.fs*net.com.*r/r*vist*
</line>
</par><page>
<par>
<line>
*. Ste*ghele, F. S. Miu*a, J. A. A. *an**s, L. A. Pa*a, *. A. P. Schmid*
</line>
<line>
17*
</line>
</par><par>
<line>
meio do software GRETL, em observações mensai* *o *onsumo de *n*rgia *létrica da região
</line>
<line>
s*deste. Coment*rios *i*ais * *o*clusões finali**m o *rabalho.
</line>
<line>
2 **T*DO*O*IA
</line>
<line>
A meto*olo*i* uti*izad* neste es*udo po*e ser classificada qu*nto ao tipo de p*squisa,
</line>
</par><par>
<line>
a *opulação amo*tra, colet* e a a
</line>
<line>
anál*se dos d**os. A classifica*ão,
</line>
<line>
q*anto ao tip* de
</line>
</par><par>
<line>
pesquisa, pode *er subdivid*da de a**rdo com a natureza, sendo esta aplicada, quanto aos
</line>
</par><par>
<line>
objet**os se*do
</line>
<line>
d*scr*tiva,
</line>
<line>
quanto à forma de aborda* o prob*ema, pode ser
</line>
<line>
considerada
</line>
</par><par>
<line>
quantitat*va, p*is *s da*os
</line>
<line>
o*t i dos
</line>
<line>
no *istema real fora*, *m seg***a, trata*os
</line>
</par><par>
<line>
estatisti**me*te.
</line>
</par><par>
<line>
Como estr*tégia de pes*uisa, foi utiliz*do o estudo de ca*o que, confo*me Yi* (2013),
</line>
</par><par>
<line>
é ideal em *ituações *rga*izacionais *eais em que * pesquisador nã* tem cont*ole
</line>
<line>
*os
</line>
</par><par>
<line>
fenômenos.
</line>
</par><par>
<line>
2.1 OBJE*O DE EST*DO
</line>
</par><par>
<line>
** da*os
</line>
<line>
util*za*os, neste trab*lho, *oram obtidos do rel**ório mensal do consu*o d*
</line>
</par><par>
<line>
energia, fornecido pela *mpres* de Pesqu*sa *nergética - EPE.
</line>
<line>
* EP* é uma empresa pública, instituíd* nos te*mos *a *ei n° 1*.*47, de 1* d* ma*ço
</line>
<line>
de 2004, e d* *ecreto n° 5.184, de 16 de a*os*o de 2004. Sua finalida*e * prestar serviços na
</line>
<line>
á**a *e *studos e p**quisa* destinados a s*bs*diar o pl*nejamento *o set*r energético, tais
</line>
</par><par>
<line>
como energia elétrica, petróleo
</line>
<line>
e gás *at*ral e *eus de*i*ados, car*ão *ineral, fontes
</line>
</par><par>
<line>
ene*gética* *enováveis e efic*ê*cia en*rgética, dent*e outras. A L*i n° 10.8*7, em seu A*t. 4º,
</line>
</par><par>
<line>
inciso II,
</line>
<line>
esta*ele*e *nt*e as competê*c*as da EPE * de elaborar e publica* o Balanço
</line>
</par><par>
<line>
Energético Na*io*al - B*N (E*E, 2019).
</line>
</par><par>
<line>
2.2 O S*FTWARE UT*LIZA*O
</line>
</par><par>
<line>
O GRETL é um pacote es*atí*tico livre e multip*at*forma
</line>
<line>
des*nv*lvido,
</line>
</par><par>
<line>
principalmente, par* ser
</line>
<line>
us*do em pesquisas econométricas. Apr*senta uma inte*f*ce *uito
</line>
</par><par>
<line>
intuitiva e *mi*ável e per*it* a aplicação de *ma am**a **ma de técnicas econométric*s de
</line>
</par><par>
<line>
forma muito *imples. O programa é escrito
</line>
<line>
na l*ng*agem C e u*a Gnuplot para gerar o
</line>
</par><par>
<line>
gráficos.
</line>
</par><par>
</page><line>
R*v. FSA, Te*esi*a, v. 17, n. 2, **t. 9, p. *69-183, fe*. 2*20
</line>
<line>
www4.*sa*et.c*m.br/revist*
</line>
</par><page>
<par>
<line>
Previs*o *e C*nsu*o de Energia Elét*ica na Região Su*este: Um Estudo de Caso Usan*o *ari*a
</line>
<line>
173
</line>
</par><par>
<line>
2.3 * MET*DOLO*IA BOX-JE*KINS
</line>
</par><par>
<line>
A me*o*ologia Box-Jenkins é definida po* tr*s *tap*s iterativas: id*ntificação d*
</line>
</par><par>
<line>
mo*e*o, e*tim*tiv* *e p*râmetros
</line>
<line>
* dia*nóstico (Figura 1). Es*a metodologia inicia co*
</line>
<line>
*
</line>
</par><par>
<line>
preparaç*o dos dados, par* os q***s se real*za, *e necessária, a dife*enciaç*o para esta*ion*r a
</line>
<line>
s*ri*. Na sequ*ncia, *corre a seleção do *odelo mediante a obs*rvação *as fun*ões de
</line>
<line>
autocorrelaçã* (FAC) e autocorrelação parcia* (FACP) (BOX; J*NKINS, 1976).
</line>
</par><par>
<line>
Com o mo*elo identifi*ado, *sti*am-s* os parâmet**s. A verificaçã* do modelo é
</line>
<line>
o
</line>
</par><par>
<line>
último pass*. Nesta etap* *eal*za-se a an*lise dos re*íd*os.
</line>
</par><par>
<line>
Figu*a 1 - Meto*ologia Box-Jenkins
</line>
</par><par>
<line>
F*nte: Adaptado de *ALTER *t **. (20*3).
</line>
</par><par>
<line>
2.4 * MODE** SARIMA
</line>
</par><par>
<line>
O modelo A*tor**gressivo Integrado
</line>
<line>
de Média Móvel (AR*MA) é um modelo
</line>
</par><par>
</page><line>
estat*stico muito *tilizado n* análise de sé*i*s tempora*s. Foi **opost* p*r Box e *enkins na
</line>
<line>
Rev. FSA, Teresi*a *I, *. **, *. 2, art. *, p. 169-183, fev. 2020 ww*4.fsane*.co*.br/revista
</line>
</par><page>
<par>
<line>
G. Stengh*le, F. S. *i*ra, J. A. A. Santos, L. A. Pasa, C. A. P. S*hm*dt
</line>
<line>
174
</line>
</par><par>
<line>
dé*ad* *e 19*0 e tem origem nos modelo* auto*r*gressivos (AR), médias m*veis (M*) e de
</line>
<line>
c*mbinação de *o*el** AR e M* (ARM*). Além de incluir modelos não estacioná*ios
</line>
<line>
(A*IMA) e sazonai* (SARIM*) (WALTER et al., 20**; MO*TGOMERY et al., 2*08).
</line>
<line>
O modelo SARI*A é definido como SARIMA(p,d,q)(*,D,Q), on** D é o termo de
</line>
<line>
diferenciação s*z*nal *o mode*o. A definição do modelo é *ada por:
</line>
<line>
1
</line>
<line>
O*de:
</line>
<line>
é o operador auto**egressivo *stacionário de ordem p;
</line>
<line>
é o operador de *édias móveis invertível d* ordem q;
</line>
<line>
é o operador auto*regressivo sazonal de *rdem P,
</line>
<line>
*stacionário.
</line>
<line>
* o *p***dor *e mé*ias móve*s sazonal de ordem Q,
</line>
<line>
invertível;
</line>
<line>
é o operador difer*nç*;
</line>
<line>
, d indicando o número de *if*renças;
</line>
<line>
é o operador diferenç* *azonal;
</line>
<line>
, * ***i*ando o *ú*ero *e diferenças **zonais;
</line>
<line>
re*resent* o ruído *ra*co com média ze*o.
</line>
<line>
2.5 MÉTRICAS
</line>
<line>
Existem vá*ios in*ic*dores de desempe*ho que sã* u*iliza*os na avaliação *a validade
</line>
</par><par>
<line>
dos modelos de previsão qu* são ú*eis t*mbém n* com*aração entr* os model*s. N*ste e
</line>
<line>
trabalho, os mod*los devem ser avaliados p*los **guintes par*met*os:
</line>
<line>
Ra*z d* E*r* Qua*r*tico Médio (RM*E): Raiz do erro **dio qu*drá**co da difere*ça
</line>
<line>
entre a *redição e o valo* real.
</line>
<line>
Er*o Médi* Absoluto (MAE): Como o RMSE, o MA* p**sui dimen*ão igu*l à
</line>
</par><par>
<line>
dimen*ão
</line>
<line>
do* v*lores observados e preditos. *eu ***or representa desvi* médio entre o
</line>
</par><par>
</page><line>
observ*d* e predit*. Compar*ndo o R*S* * o M*E, o prime*ro dá um *eso maior par*
</line>
<line>
desv*** grande* (pois são elevados a* quadrad*), enquanto o MAE d* um pes* i**al a todos
</line>
<line>
os desv*os.
</line>
<line>
Rev. *S*, Teresina, v. 17, n. 2, *rt. 9, p. 16*-183, fev. 20*0 www4.fsanet.com.b*/revista
</line>
</par><page>
<par>
<line>
Previsão de Consum* de Energia Elétrica na Regi*o Sudeste: Um Est*do de Ca*o Usand* Sar*ma
</line>
<line>
175
</line>
</par><par>
<line>
U de Thei*: O coe*i*iente de * de Theil analisa a qua*i*ade de u*a pre*is*o. O
</line>
<line>
coeficiente m*nor que 1 indica uma *revis*o melhor *o q*e a previsão ingênua. Qu*nto mais
</line>
<line>
*róxi*o *icar de z*ro, mel*or s*rá o resultado da previ*ã* (SI*VA, 2018).
</line>
<line>
Cr*téri* de inf*rmação de Akaike (AIC): Este *ri*ério dá uma p*n*uaçã* para o
</line>
<line>
m*de*o de *cordo com a sua adeq*ação aos dados e na *rdem do modelo, *endo que quanto
</line>
<line>
m*nor o valor do c*i*ério de informa*ão, melhor é o *ode*o (POLLI; VIE*RA, 20**).
</line>
<line>
3 RESULTADOS E DISCUSSÕE*
</line>
<line>
Inicialme*te, par* *dent*ficação do mod*lo, construiu-s* o gráfico da série (Figura 2).
</line>
<line>
Na Tabe*a 1 apresenta-se *ma avaliação descritiva dos dados da série. A s**ie t**poral
</line>
<line>
utilizada na est*ma**o do m*delo é composta por 180 observações (Janeiro de 2004 a
</line>
<line>
dezembro de 201*), po*s*ind* um consumo méd*o *stimado d* 18,3*6 GWh.
</line>
<line>
Figura 2 - Série original - Cons*mo Região Sudeste
</line>
</par><par>
<line>
Fonte: Os aut*res.
</line>
</par><par>
</page><line>
Re*. F*A, *eresina PI, *. 17, *. 2, art. 9, p. 169-183, fev. 2*20
</line>
<line>
www4.fsan**.com.br/re*i*ta
</line>
</par><page>
<par>
<line>
G. Stengh*le, F. S. **ura, J. A. A. Santos, L. A. Pas*, C. *. P. Schmidt
</line>
<line>
176
</line>
</par><par>
<line>
Tabela 1 - Aná*ise *escritiva
</line>
</par><par>
<line>
Parâmetro anal*sado *udeste
</line>
</par><par>
<line>
*ontos
</line>
<line>
1*0
</line>
</par><par>
<line>
Média
</line>
<line>
18,316 GWh
</line>
</par><par>
<line>
Mediana
</line>
<line>
18,790 GWh
</line>
</par><par>
<line>
Mínimo
</line>
<line>
14,710 GWh
</line>
</par><par>
<line>
Máximo
</line>
<line>
20,970 GWh
</line>
</par><par>
<line>
1 *uartil (Q 1 )
</line>
<line>
15,501 GWh
</line>
</par><par>
<line>
* Quarti* (Q 3 )
</line>
<line>
*0,691 G*h
</line>
</par><par>
<line>
**sv*o Pa*rão
</line>
<line>
1,677 GWh
</line>
</par><par>
<line>
Fonte: Os autores.
</line>
<line>
Para *dent*ficar a pre*enç* de *o*ponentes sazonais foi anali*ado * p*ri*dogr**a d*
</line>
<line>
série. Na Figu*a 3 po**-se obse*var que o*or*eu um p*co individualizado no *e**odograma,
</line>
</par><par>
<line>
mostra*do q*e existe na *érie um comportamento sa*on*l. P*ra modelar a sazonalid*de,
</line>
<line>
na
</line>
</par><par>
<line>
séri*, foi aplica*a nos dados a diferença sazonal, *orna*do-a su*viz*da. Após a suav**ação da
</line>
<line>
s*rie, *om uma defasag*m, iniciou-se a an*lise da estac*onarid*de.
</line>
<line>
Figur* * - Periodog*ama dos dados da Regi*o Sud*st*
</line>
</par><par>
</page><line>
F*nte: O* au*ores.
</line>
<line>
A estacionar*edade f** veri*icada p**a análise da exi*tê*cia *e r*iz un*tár*a na *érie.
</line>
<line>
Ao ap*ica* o teste ADF (Aum*nta*o de Dickey-Ful*er), *bservou-se que a *ipótese n*la (Ho)
</line>
<line>
Rev. FSA, T*r*sina, v. 17, n. 2, art. *, p. 169-183, fev. 2020 ww*4.fsan*t.com.br/revista
</line>
</par><page>
<par>
<line>
*revisão de Consumo d* *nergia *létr**a na Região *udes*e: Um *studo *e Caso Usan*o Sa*ima
</line>
<line>
*77
</line>
</par><par>
<line>
foi aceita, mostra*d* que * sér** poss*ía *aiz *nitária, se*do, p*rtant*, *ão-est*cionária. Is*o
</line>
</par><par>
<line>
ocor*eu po*q** a série apresent** *-valo*es assint**icos (teste *om constante =
</line>
<line>
0,779, t*ste
</line>
</par><par>
<line>
se* co*s*ante = 0,3*2 * *este com c*nstante e *endência = 0,*811) maiores que nível de o
</line>
<line>
sig*ificâ*cia adota** (0,05).
</line>
<line>
Um *am*nho natural para to*nar a *érie *stacionária * a d*ferenciação, ou se*a,
</line>
</par><par>
<line>
transformar a va**ável em sua
</line>
<line>
primeir* diferen*a. Na Fi*ura 4 apre*enta-se o gráfic* da
</line>
</par><par>
<line>
primeira dif**ença da série d* cons*m* *e en*r*i*.
</line>
<line>
*igu*a 4 - P***eira diferença - R*gião Sudeste
</line>
</par><par>
<line>
Fonte: Os au**res.
</line>
<line>
Foram testa*os, para o perí*do de 01/20*4 a 12/20*8, vários mod*los de acordo com a
</line>
<line>
metodo*ogia SARIMA. N* *abela 2 apresentam-se o* resultados obtidos de 4 d*ste* *odelos.
</line>
</par><par>
<line>
*s análises dos erros * o critério de Akaike per*item
</line>
<line>
verificar *ue o* melhor*s resultados
</line>
</par><par>
</par>
<par>
</page><line>
R*v. FSA, T**esina PI, v. 17, n. 2, art. 9, p. 169-183, fev. *020
</line>
<line>
*ww4.fs*net.c*m.br/re**s*a
</line>
</par><page>
<par>
<line>
G. Stenghele, F. S. Miura, J. A. A. Santos, L. A. Pas*, C. *. P. Schmidt
</line>
<line>
*78
</line>
</par><par>
<line>
Na s*q*ência,
</line>
<line>
ef*t*ou-se a aná*ise dos resí*uos para a*aliar a ad*quação destes.
</line>
</par><par>
<line>
Observ*-se, d* ***ura 5, que *s resíduos nã* são *ut*correlacionados, poi* os coe**cientes de
</line>
<line>
autocorrelação d*s resíduos são estatisti**mente i*uais a z**o, *s*o é, não ultrap*ssam os
</line>
<line>
l*mites *e *on*i*nça.
</line>
<line>
Figu** 5 - FAC e FACP dos r*sí*uos da sé*ie
</line>
</par><par>
<line>
Fonte: Os autores.
</line>
<line>
Na Figura * apr*senta-*e * hi*tograma dos resí*u*s. O GRETL ex*be na parte su**rior
</line>
<line>
es*uerda, da ***ura 6, o result*d* *o te**e de *ormalidade. O p-va*or *ntre os colc*etes
</line>
<line>
(0,5118), rev*la a não rejeição da hipóte** nula de *o*mal*da*e dos resíduos.
</line>
</par><par>
</page><line>
Rev. FSA, Teresi*a, v. 17, n. 2, art. 9, p. 169-183, fev. 2020
</line>
<line>
www*.f*anet.com.b*/revista
</line>
</par><page>
<par>
<line>
Pr*visão de Consu*o de Energia **étrica na Regiã* Sudeste: Um Estud* de *aso U*ando Sarima
</line>
<line>
179
</line>
</par><par>
<line>
Figura 6 - Teste *e *ormalidade
</line>
</par><par>
<line>
Fonte: Os autores.
</line>
<line>
Depois da *erifi*ação dos resíd*o* *valiou-se, para * pe*íodo d* *1/*004 a
</line>
<line>
12/20*8, a dispe*são dos val*res pre**tos *e*o modelo em re*açã* ao* valores observado* *ara
</line>
<line>
a variável de r*sposta (Figura 7).
</line>
<line>
F*gura 7 - Dados p*editos *m f*nção dos dad*s obs*rvados
</line>
</par><par>
<line>
Fonte: Os a*to*es.
</line>
</par><par>
</page><line>
Rev. FSA, Teresina PI, v. 17, n. 2, a*t. 9, p. 169-*83, fev. 2020
</line>
<line>
www4.fsanet.com.br/revista
</line>
</par><page>
<par>
<line>
G. Stengh*le, *. S. M*ura, J. A. A. Santos, L. A. Pasa, C. A. P. Schmidt
</line>
<line>
180
</line>
</par><par>
<line>
Na Fig*ra 8 aprese*tam-se a* *urvas dos valores predito*, ob*ervados e do re*í*uo.
</line>
<line>
Fi*ur* 8 - Séries: v*lores o*servados, pre*i*os e resíd**s
</line>
</par><par>
</par>
<par>
</page><line>
Rev. FSA, Teresina, v. 17, n. 2, art. 9, p. 1*9-183, *ev. *020
</line>
<line>
www4.fsanet.*om.br/re*ista
</line>
</par><page>
<par>
<line>
Pr*vis*o d* Consumo de Energia E*étric* na Região Sudeste: Um Estudo de Caso Usan*o Sarima
</line>
<line>
181
</line>
</par><par>
<line>
Na Figura 9 apresen*a-se u* *ráfico de colunas com os dados o*servados e preditos.
</line>
<line>
Figura 9 - Consumo na Rede: Valore* Observados e P*edito* de 2*19
</line>
</par><par>
<line>
Fo**e: O* aut**es.
</line>
<line>
Pode-s* notar, dos *esultados apresentados na Tabela 2 e Figura 9, que os resul*ados
</line>
<line>
reais e p**dito* estão muito pr*ximos.
</line>
<line>
4 CONSIDERAÇÕES FINAIS
</line>
<line>
O mo*elo SA**MA pode ser *onsi*erado **mo um* alternativa à prev*são de valore*
</line>
<line>
futuros de variáveis dispost** *m séries tem**rais com sazonalidade. Est* t*po de m*delo, por
</line>
</par><par>
<line>
*ei* de análise univariada, f*ndamenta-se na suposição de que a i*formação *onti**
</line>
<line>
na
</line>
</par><par>
<line>
variável é re*ponsável por antever o comporta*ento futur* da série de dados.
</line>
</par><par>
<line>
Ne*te contexto, est* tr**alho teve como *bjetivo estimar as pr*visõe* do co*sumo d*
</line>
<line>
energia elétrica na red* d* região sudeste do Bra*il. Buscou-se determinar o comp*rt*mento
</line>
</par><par>
<line>
futur* a curto *razo como forma de ob*er**r o compor*am*nto do cons*mo de
</line>
<line>
e*ergia
</line>
</par><par>
<line>
elétrica a partir da *i*âm*ca do p*ss*do.
</line>
</par><par>
<line>
Os modelo* foram construído* *ase*d*s nos dados
</line>
<line>
*isp*nibilizado*
</line>
<line>
pela empresa de
</line>
</par><par>
</page><line>
pesqu*sa e*ergética (EPE). *bserv*u-*e que modelo SARIMA(1,1,*)(2,1,3) *oi o modelo o
</line>
<line>
que melhor se ajus*ou ao* da*os forne*ido pela emp*esa, fornecend* me*hor *revisão pa*a o
</line>
<line>
*o*sumo *e energia elétrica da região *ud*ste *o Bra*i*. A parti* deste model*, foram
</line>
<line>
Rev. *SA, Teres*n* PI, v. 17, n. 2, ar*. *, p. 169-183, fev. 20*0 www4.fsanet.com.br/*evista
</line>
</par><page>
<par>
<line>
G. St*ngh**e, F. S. Miura, J. A. A. Santos, L. A. Pa*a, C. A. P. Sch**dt
</line>
<line>
182
</line>
</par><par>
<line>
est*m*do* os valo*e* ref*rentes aos mese* de Janeiro, Fevereiro, Março, Abril e Mai* de
</line>
</par><par>
<line>
2*19. Observa-se que os val***s ob*idos *onfirmam a tend*n*ia *presentada
</line>
<line>
pelas variáveis
</line>
</par><par>
<line>
reais.
</line>
</par><par>
<line>
Pode-se con*l*ir que as previsões são de ex*rema import*ncia *ara * conhecimento do
</line>
<line>
comport*mento *utur* do consu*o de en*rgia elétr*ca n* *egiã* sudest*, p*de*d* auxil*ar no
</line>
<line>
*lane*amento de políticas pú**icas.
</line>
<line>
R*F*RÊNCIAS
</line>
<line>
BOX, G. *. P.; JENKIN*, G. M. Time seri*s analysis *orecasting and control. Sa*
</line>
<line>
Franci*co: H*lden-Day, *976.
</line>
<line>
BR*SS*N, A. A. Tomad* de decisão em fu*uros agropecuários c*m mod*los de p*evisão de
</line>
<line>
série* temporais. RAE Eletrônic*. v. 3, n. 1, 20**.
</line>
<line>
EPE - E*pre*a de Pesquisa Ene**ética. Anuário estatístico de e*ergia *l*trica de 2018.
</line>
</par><par>
<line>
Disponíve*
</line>
<line>
*m:
</line>
<line>
<http://epe.gov.*r/pt/publicacoes-dados-abertos/publicacoe*/anuario-
</line>
</par><par>
<line>
es**tistico-de-ene*gi*-*letrica>. Acesso e*: 30 abr. 2019.
</line>
<line>
JUN*O*, L. M. *.; ME**UI*DES, T. *.; MAR*INS, *. L. C.; JUNI*R, E. P. S.
</line>
<line>
**EITAS, G. P. P*e*is*o de consumo de *le*ric*dade no norde*te brasileiro. Engevista, *. 20,
</line>
<line>
n. 3, 2018.
</line>
<line>
KH*IRKHA*, A.; AZADEH, A.; SA*E*I, M.; AZAR*N, A.; SHAKOURI, H. Impr*v*d
</line>
</par><par>
<line>
estimation of elec*r*city de*and funct*on by usin* of ar**fic*al *eur*l
</line>
<line>
**twork, principal
</line>
</par><par>
<line>
c*mponent analysis *nd data envel*pment a*alysis. Com**ters & Industrial Engineer*ng,
</line>
<line>
v. 6*, n. 1, 20*3.
</line>
</par><par>
<line>
MONT*OMER*, D.
</line>
<line>
C.; JENNINGS, C. L.; KULA*C*, M. Introducti** to time ser*es
</line>
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<line>
*nalysis and f*rec*s*ing. **w Jers*y: John Wiley & Sons. Inc, 2008.
</line>
<line>
MORETT*N, P.A. Economet*ia Fin*n*e*ra: Um curso em sé*ies **mp*rais financeiras.
</line>
<line>
São Paulo: Ed: Bl*cher, 2008.
</line>
</par><par>
<line>
OLIVEI*A, A. Novo modelo e**trico -
</line>
<line>
*apel amplia*o p*ra geração
</line>
<line>
dis*ribu*da. In
</line>
</par><par>
<line>
Se*inário INEE - Inst*tu*o Nacional de E*iciê**ia E*ergétic*, 2004.
</line>
<line>
POLL*, D. A.; VI**RA, N. *. Modelagem esta*ística da séri* *ensal de ac*dentes aéreos: um
</line>
<line>
algoritmo au*omati*ad* para * seleção de *ode*os de previs*o do número d* ocorrências em
</line>
<line>
cu*to prazo. *evist* Co**xão Sipaer, v. 6, n. 1, 2*15.
</line>
<line>
**LVA, C. *. G. Previsão do p**ço da commodi*y café arábica: Uma apl*cação *a
</line>
<line>
Metodo*ogia Box-Jen*ins. Revis*a Espacio*, v. 39, n. 04, 2018.
</line>
</par><par>
<line>
*ALTE*, O. M. *. C., HEN*ING, E., MO*O, G., S**OHY*, R. *., Ap*icação de
</line>
<line>
*m
</line>
</par><par>
<line>
mo*elo SARIMA na *revisão de vendas de motocicletas. Exact* - EP, v. 1*, 2013.
</line>
</par><par>
<line>
YIN, R. K. Estudo de caso: plan*jam***o e métodos. Po*to Alegre: Bookman, 2013.
</line>
</par><par>
</page><line>
Rev. FSA, Teresina, v. 17, n. 2, art. 9, p. 169-183, f*v. 2020 www4.f*anet.*om.br/*e*is*a
</line>
</par><page>
</document><par>
<line>
Previsão de C*nsumo de En*rgia E**trica *a Regi*o Sud*ste: Um Estudo de Caso Usand* Sari*a
</line>
<line>
183
</line>
</par><par>
<line>
Com* *eferenciar este Arti*o, con*orme ABNT:
</line>
<line>
S*EN*HELE, G; MIURA, F. S; SANTOS, *. A. A; PASA, L. A; SCH*IDT, *. A. P. Pr*visão de
</line>
<line>
Consumo d* E*ergia Elétrica na Reg*ão Su*este: Um Estu*o de Caso Usan** Sarima. Rev. FSA,
</line>
<line>
Teresina, v.1*, *. 2, ar*. 9, p. 169-183, f*v. 20*0.
</line>
</par><par>
<line>
Contri*uição dos A*tores
</line>
<line>
G. Stengh*l*
</line>
<line>
F. S . Miur*
</line>
<line>
J. A. *. Santos
</line>
<line>
L. A. Pasa
</line>
<line>
*. A. P. S*hm*d*
</line>
</par><par>
<line>
1) c*ncepção e p*anejamen*o.
</line>
<line>
X
</line>
<line>
*
</line>
<line>
X
</line>
<line>
X
</line>
<line>
X
</line>
</par><par>
<line>
*) análi*e e *n*erpretação dos dados.
</line>
<line>
X
</line>
<line>
X
</line>
<line>
X
</line>
<line>
X
</line>
<line>
X
</line>
</par><par>
<line>
3) elabora*ão ** ras*u*ho ou na revisão c*ítica do c*nteúdo.
</line>
<line>
*
</line>
<line>
X
</line>
<line>
X
</line>
<line>
X
</line>
<line>
X
</line>
</par><par>
<line>
4) participação na aprovação da versão f*nal do manuscrito.
</line>
<line>
X
</line>
<line>
*
</line>
<line>
X
</line>
<line>
X
</line>
<line>
X
</line>
</par><par>
</page><line>
Rev. FSA, Teresi*a PI, v. 17, n. 2, a*t. *, p. 16*-1*3, fev. 2020
</line>
<line>
www4.f**net.*om.*r/re*ista
</line>
</par>Apontamentos
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ISSN 1806-6356 (Impresso) e 2317-2983 (Eletrônico)