PREVISÃO DE CARGA EM SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO: DIRETRIZES REGULATÓRIAS, MODELOS MATEMÁTICOS E DESAFIOS NA ESTIMATIVA DA DEMANDA

Autores

  • Joelson Lopes da Paixão Autor
  • Alzenira da Rosa Abaide Autor

DOI:

https://doi.org/10.63330/aurumpub.005-005

Palavras-chave:

Previsão de Carga, Modelos Matemáticos, Planejamento de Sistemas Elétricos, Otimização da Demanda, Sistemas de Distribuição

Resumo

A previsão de carga é um elemento essencial para o planejamento e a operação eficiente dos Sistemas Elétricos de Distribuição (SEDs), permitindo a alocação otimizada de recursos, a mitigação de sobrecargas e a garantia da qualidade do fornecimento de energia. A Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) estabelece diretrizes normativas para a previsão da demanda por meio do Módulo 2 dos Procedimentos de Distribuição de Energia Elétrica no Sistema Elétrico Nacional (PRODIST), exigindo que concessionárias e distribuidoras mantenham bases de dados atualizadas e realizem estudos periódicos. Diferentes modelos matemáticos são utilizados para estimar a evolução da carga, variando de abordagens tradicionais, como modelos lineares e polinomiais, até técnicas mais avançadas, como redes neurais artificiais e algoritmos genéticos. Além disso, a previsão de carga deve considerar fatores externos que influenciam o consumo energético, incluindo variáveis climáticas, mudanças no perfil socioeconômico e políticas de eficiência energética. Este trabalho apresenta uma análise detalhada dos procedimentos normativos estabelecidos pela ANEEL, discute os principais modelos matemáticos utilizados para previsão de carga e explora os desafios associados à projeção da demanda elétrica nos diferentes horizontes temporais.

Downloads

Os dados de download ainda não estão disponíveis.

Referências

AGÊNCIA NACIONAL DE ENERGIA ELÉTRICA (ANEEL). Módulo 2 - Planejamento da Expansão do Sistema de Distribuição. Brasília, 2021. Disponível em: https://www2.aneel.gov.br/cedoc/aren2021956_2_1.pdf. Acesso em: 03 de janeiro de 2025.

AGUIRRE, L. A. Introdução à Identificação de Sistemas: Técnicas Lineares e Não Lineares Aplicadas a Sistemas Reais. 3. ed. Belo Horizonte: UFMG, 2007.

ALMEIDA, C.; FISHWICH, P. A.; TANG, Z. Time series forecasting using neural networks vs. Box-Jenkins methodology. Simulation Councils, [S. l.], p. 303-310, nov. 1991.

KAGAN, N. et al. Métodos de Otimização Aplicados a Sistemas Elétricos de Potência. São Paulo: Blucher, 2009.

MACHADO, M. V. Modelagem Matemática do Tempo de Vida de Baterias Utilizando Modelos Autorregressivos. 2014. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática) – Universidade Regional do Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul, Unijuí, 2014.

RIBEIRO, C. V. Um ambiente para previsão de séries temporais utilizando comitês de aprendizado. 2009. Dissertação (Mestrado) – Instituto Militar de Engenharia, Rio de Janeiro, 2009.

Downloads

Publicado

2025-05-15

Como Citar

PREVISÃO DE CARGA EM SISTEMAS DE DISTRIBUIÇÃO: DIRETRIZES REGULATÓRIAS, MODELOS MATEMÁTICOS E DESAFIOS NA ESTIMATIVA DA DEMANDA. (2025). Aurum Editora, 45-57. https://doi.org/10.63330/aurumpub.005-005