Previsão de Consumo de Energia Elétrica na Região Sudeste: Um Estudo de Caso Usando Sarima / Forecast of Electricity Consumption in the Southeast Region: A Case Study Using Sarima

Gabriel Stenghele; José Airton Azevedo dos Santos; Flavia Sayuri Miura; Leandro Antonio Pasa; Carla Adriana Pizarro Schmidt

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<line> Centro Unv*rsitário Santo Agostinho </line>

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<line> www*.fsanet.com.*r/revista </line>

<line> ISSN Impresso: 1*06-6356 IS*N Elet*ônico: 2317-2983 </line>

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<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>

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<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> 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>

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<row> E*dere*o: Gabriel Stenghe*e </row>

<row> Câ*pus medianeira - *venida Brasil, 42*2 **P 8*884- </row>

<row> 000 - Ca*xa Postal 27* - Med*aneira - PR - Br*sil. </row>

<row> Endere*o: Flavia Sayuri Miura </row>

<row> Câmpus *ed*an*ira - Avenida Brasil, 4232 CEP 8*884- </row>

<row> 00* - Cai*a Postal 271 - Medianeira - PR - *rasil. </row>

<row> Ende*eço: *osé Airto* Azevedo dos Santos </row>

</column>

<row> Editor-Che*e: Dr. Tonny **rley de Alencar </row>

<row> Rodrigues </row>

<row> Art*g* *ec*bido em 1*/*0/20*9. Ú*t**a versão </row>

<row> r*cebid* em 04/11/2*19. Aprovado *m *5/11/201*. </row>

</column>

</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>

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<line> *ndereço: Leandr* Antonio Pasa </line>

<line> (avaliação c*g* por dois *valiador*s *a *rea). </line>

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<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>

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<line> End*reço: Ca*l* Ad**ana *i*a**o Schmi*t </line>

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<line> 000 - C*ixa Po*tal 271 - **d*aneira - PR - B*asil. </line>

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<line> G. Stenghele, F. S. Miura, *. A. A. Santos, L. A. Pasa, C. A. P. Schmidt </line>

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<line> O presente trabalho des*reve e modela a série temporal de m*dias m*nsais do consumo </line>

</par>

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<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>

</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> *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>

<line> Rev. F*A, Teresi*a, v. 17, n. 2, art. 9, p. 169-1*3, fev. *0*0 </line>

</par>

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<par>

<line> Previsão de Consumo de Energia E*étrica na Regi** Sudeste: Um Estud* de Caso Usan*o Sa*ima </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>

</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> *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> 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>

</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>

</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>

</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>

</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>

<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>

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<page>

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<line> *. Ste*ghele, F. S. Miu*a, J. A. A. *an**s, L. A. Pa*a, *. A. P. Schmid* </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> 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>

</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> 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> 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>

</par>

<par>

<line> fenômenos. </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

<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>

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<line> gráficos. </line>

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<line> www4.*sa*et.c*m.br/revist* </line>

</par>

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<line> Previs*o *e C*nsu*o de Energia Elét*ica na Região Su*este: Um Estudo de Caso Usan*o *ari*a </line>

</par>

<par>

</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>

</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>

</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>

<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>

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<par>

<line> G. Stengh*le, F. S. *i*ra, J. A. A. Santos, L. A. Pasa, C. A. P. S*hm*dt </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> 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>

<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> Rev. *S*, Teresina, v. 17, n. 2, *rt. 9, p. 16*-183, fev. 20*0 www4.fsanet.com.b*/revista </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> Previsão de Consum* de Energia Elétrica na Regi*o Sudeste: Um Est*do de Ca*o Usand* Sar*ma </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>

<line> Re*. F*A, *eresina PI, *. 17, *. 2, art. 9, p. 169-183, fev. 2*20 </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> G. Stengh*le, F. S. **ura, J. A. A. Santos, L. A. Pas*, C. *. P. Schmidt </line>

</par>

<par>

<line> Tabela 1 - Aná*ise *escritiva </line>

</par>

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<line> Parâmetro anal*sado *udeste </line>

</par>

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<line> *ontos </line>

</par>

<par>

<line> Média </line>

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<par>

<line> Mediana </line>

</par>

<par>

<line> Mínimo </line>

</par>

<par>

<line> Máximo </line>

</par>

<par>

<line> 1 *uartil (Q 1 ) </line>

</par>

<par>

<line> * Quarti* (Q 3 ) </line>

</par>

<par>

</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>

</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>

<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>

<page>

<par>

<line> *revisão de Consumo d* *nergia *létr**a na Região *udes*e: Um *studo *e Caso Usan*o Sa*ima </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>

</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>

<row> fo*a* *btidos pelo *odelo SARIMA(1,1,1)(2,1,3). O*serva-se, também, que o U de Theil foi </row>

<row> menor do que 1, o q*e *ndica uma previ*ão melhor que * *r*vi*ão in**nua. </row>

<row> Tabela 2 - Resultad*s - M*tricas </row>

</column>

<par>

<line> Modelo </line>

<line> *kaike </line>

</par>

<par>

<line> SARIM*(1,1,1)(0,1,1) </line>

</par>

<par>

<line> SARIMA(1,1,1)(3,1,*) </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<row> Fonte: Os au*o*es. </row>

</column>

</par>

<par>

<line> R*v. FSA, T**esina PI, v. 17, n. 2, art. 9, p. 169-183, fev. *020 </line>

</par>

</page>

<page>

<par>

<line> G. Stenghele, F. S. Miura, J. A. A. Santos, L. A. Pas*, C. *. P. Schmidt </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>

</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>

<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>

<page>

<par>

<line> Pr*visão de Consu*o de Energia **étrica na Regiã* Sudeste: Um Estud* de *aso U*ando Sarima </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>

<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>

<page>

<par>

<line> G. Stengh*le, *. S. M*ura, J. A. A. Santos, L. A. Pasa, C. A. P. Schmidt </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>

<row> Fon*e: Os autore*. </row>

<row> Observa-se, *a*a o con*umo *a rede da região s*deste, que o* dados reais *pre*entam </row>

<row> uma boa correlação com os dados pre*ito*, já que a curva dos valores preditos tem um bom </row>

<row> *juste com * c*rva dos v*l*res reai* (Figura 8) Obse*va-se també*, *a Figura *, q*e não </row>

<row> *xiste disper*ão, porque os p*ntos est*o próximos à linha de ajuste. </row>

<row> *.1 PREVISÃO </row>

<row> Na Tabe*a 3 a*re*entam-se os dados obs*rvados, *re*it*s, o* resíduos e os limites dos </row>

<row> int*r*al*s de conf*ança para os meses de Ja*eir*, Fev*r*iro, Março, Abr*l e *aio de 20*9. </row>

<row> Tabel* * - Resulta*o* da previsão </row>

</column>

<par>

<line> Observado </line>

<line> Predito </line>

<line> **síduo </line>

<line> Lim. In*erior </line>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<par>

</par>

<row> F*nte: Os autores. </row>

</column>

</par>

<par>

<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>

<page>

<par>

<line> Pr*vis*o d* Consumo de Energia E*étric* na Região Sudeste: Um Estudo de Caso Usan*o Sarima </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> 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>

</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>

<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>

<page>

<par>

<line> G. St*ngh**e, F. S. Miura, J. A. A. Santos, L. A. Pa*a, C. A. P. Sch**dt </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>

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<line> es**tistico-de-ene*gi*-*letrica>. Acesso e*: 30 abr. 2019. </line>

<line> **EITAS, G. P. P*e*is*o de consumo de *le*ric*dade no norde*te brasileiro. Engevista, *. 20, </line>

<line> KH*IRKHA*, A.; AZADEH, A.; SA*E*I, M.; AZAR*N, A.; SHAKOURI, H. Impr*v*d </line>

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<line> estimation of elec*r*city de*and funct*on by usin* of ar**fic*al *eur*l </line>

<line> **twork, principal </line>

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<line> c*mponent analysis *nd data envel*pment a*alysis. Com**ters & Industrial Engineer*ng, </line>

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<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>

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<line> OLIVEI*A, A. Novo modelo e**trico - </line>

<line> *apel amplia*o p*ra geração </line>

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<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>

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<line> mo*elo SARIMA na *revisão de vendas de motocicletas. Exact* - EP, v. 1*, 2013. </line>

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<line> YIN, R. K. Estudo de caso: plan*jam***o e métodos. Po*to Alegre: Bookman, 2013. </line>

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<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>

<page>

<par>

<line> Previsão de C*nsumo de En*rgia E**trica *a Regi*o Sud*ste: Um Estudo de Caso Usand* Sari*a </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> J. A. *. Santos </line>

</par>

<par>

<line> 1) c*ncepção e p*anejamen*o. </line>

</par>

<par>

<line> *) análi*e e *n*erpretação dos dados. </line>

</par>

<par>

<line> 3) elabora*ão ** ras*u*ho ou na revisão c*ítica do c*nteúdo. </line>

</par>

<par>

<line> 4) participação na aprovação da versão f*nal do manuscrito. </line>

</par>

<par>

<line> Rev. FSA, Teresi*a PI, v. 17, n. 2, a*t. *, p. 16*-1*3, fev. 2020 </line>

</par>

</page>

</document>

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ISSN 1806-6356 (Print) and 2317-2983 (Electronic)

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