Saidel, Marco; Veiga, Andre; Morales, Clayton; Ladeira, Rodrigo
USP
Este trabalho apresenta uma ferramenta computacional para previsão de curva de carga diária a partir da previsão de temperatura ambiente. São abordados os principais aspectos de seu desenvolvimento e utilização, descrevendo-se a metodologia utilizada e enfatizando-se os benefícios trazidos a partir de sua utilização.
Muitos trabalhos têm sido realizados no sentido de se prever a demanda ou consumo de energia elétrica de uma instalação. Em sua maioria, são baseados no tratamento estatístico de um histórico de dados para determinação de tendências ou aplicação de técnicas de inteligência artificial.
Também as concessionárias de energia têm procurado ferramentas que possam auxiliar na operação da distribuição, sendo a previsão de demanda uma atividade importante no planejamento de curto prazo.
A metodologia aqui proposta apresenta uma técnica diferenciada de previsão de demanda de energia elétrica, fazendo uso de um histórico de dados de demanda e temperatura, estabelecendo a relação entre a curva de carga e a temperatura média diárias.
Finalmente, são apresentados os resultados da aplicação da metodologia às unidades da Universidade de São Paulo, em que as previsões de carga por este método apresentaram um erro em torno de 4% em relação à curva de carga real das unidades focadas no estudo.
