O que é previsão de carga?

A previsão de carga é o processo de previsão da quantidade de eletricidade que será necessária em um determinado momento e como essa demanda afetará a rede elétrica. Ela é usada para garantir que haja energia suficiente disponível para atender às necessidades de consumo, evitando desperdícios e ineficiências.

A previsão de carga elétrica é fundamental para o planejamento operacional dos sistemas de energia e crucial para evitar interrupções. As previsões de carga podem variar do curto prazo (horas ou dias) ao longo prazo (meses ou anos). A exatidão dessas previsões afeta diretamente o custo e a confiabilidade de todo o sistema elétrico. A previsão de carga também é um componente de uma previsão energética mais ampla, que inclui previsões sobre a disponibilidade e preços de combustíveis, como petróleo e gás, bem como fontes de energia renováveis .

A previsão precisa da carga garante que haja fornecimento de energia elétrica suficiente para atender à demanda em um determinado momento, mantendo assim o equilíbrio e a estabilidade da rede elétrica. Com essa confiabilidade, há maior eficiência e economia de custos. A previsão de carga permite que as concessionárias gerenciem melhor seus recursos por meio de programas de resposta à demanda, que alteram o uso incentivando os consumidores a reduzir o uso de eletricidade durante os períodos de alto consumo. E esse tipo de previsão de demanda ajuda as concessionárias a evitar os custos extras associados à produção excessiva ou insuficiente de eletricidade.

Os dados de previsão de carga também podem ser usados em decisões de planejamento estratégico, como expansão da capacidade, desenvolvimento de infraestrutura e programação de manutenções. Por exemplo, esses dados podem destacar a localização ideal de novas centrais elétricas ou linhas de transmissão, garantindo que a demanda futura seja atendida. Nos mercados de eletricidade desregulamentados, os dados de previsão de carga também ajudam os participantes do mercado a elaborar estratégias de licitação informadas, a gerir contratos de energia e a mitigar riscos.

Os métodos de previsão de carga começam com a coleta de dados históricos de carga. Isso inclui dados de muitos fatores que podem afetar o uso de eletricidade, incluindo dados meteorológicos (temperatura, umidade, velocidade do vento), hora do dia, variáveis do calendário (estações do ano, feriados, dias da semana versus fins de semana) e fatores demográficos (densidade populacional, atividade econômica) . A previsão de carga leva em consideração todos esses conjuntos de dados para criar um panorama abrangente da demanda de energia.

Depois que os dados são coletados, um modelo de previsão é desenvolvido. Alguns exemplos de modelos usados para previsão de carga incluem:

• Modelos de regressão: os modelos de regressão linear são frequentemente usados para previsão de carga de longo prazo. Eles relacionam a demanda de carga a variáveis como condições meteorológicas e indicadores econômicos.
• Modelos de séries temporais: o modelo autorregressivo integrado de médias móveis (ARIMA) e modelos semelhantes são populares na previsão de carga de curto prazo. Eles dependem de dados de carga anteriores para prever a demanda futura.
• Modelos de inteligência artificial (IA): redes neurais e máquinas vetoriais de suporte são cada vez mais usadas devido à sua capacidade de modelar relacionamentos complexos não lineares. Os modelos de deep learning melhoram ainda mais a exatidão das previsões extraindo automaticamente elementos relevantes do conjunto de dados.

O modelo de previsão é treinado usando uma parte dos dados históricos e depois testado para fins de validação. Métricas de desempenho como o erro percentual absoluto médio (MAPE) são usadas para avaliar a exatidão das previsões.

Depois que o modelo for validado e ajustado, ele poderá gerar previsões de carga futuras. Essas previsões podem ser usadas no planejamento operacional, na gestão de energia e em outras atividades de tomada de decisão. É um processo contínuo e adaptativo: à medida que novos dados se tornam disponíveis, os modelos geralmente exigem atualizações ou retreinamento para permanecerem precisos.

A previsão de carga pode ser valiosa, mas tem suas limitações. Um grande problema é a crescente complexidade da rede elétrica, que agora inclui recursos de energia distribuída (DERs), como painéis solares e veículos elétricos. Esses recursos podem ser difíceis de prever e integrar aos modelos de previsão de carga, exigindo novas metodologias e recursos de entrada.

Outro desafio é a necessidade de previsões meteorológicas precisas, pois as condições meteorológicas podem ter um impacto significativo na demanda de energia. As melhorias na tecnologia de previsão do tempo ajudaram a resolver esse problema, mas ainda há espaço para melhorias.

Os avanços tecnológicos, especialmente em aprendizado de máquina e inteligência artificial, melhoraram muito a capacidade de previsão de carga. Essas tecnologias podem lidar com grandes conjuntos de dados, aprender com padrões históricos e se adaptar a novas tendências, melhorando a exatidão geral das previsões.

• Inteligência artificial: a IA pode aprimorar a previsão de carga integrando diferentes tipos de modelos e usando técnicas inteligentes para selecioná-los e otimizá-los. Também pode incorporar conhecimento especializado no processo de previsão.
• Aprendizado de máquina: algoritmos de aprendizado de máquina, como máquinas de vetores de suporte e redes neurais, podem modelar relacionamentos não lineares complexos entre os elementos de entrada e a demanda de carga. Também podem lidar com dados de alta dimensão, tornando-os adequados para incorporar vários fatores que afetam o uso de eletricidade.
• Deep learning: o deep learning, um subconjunto do aprendizado de máquina, usa redes neurais em camadas para extrair automaticamente elementos relevantes dos dados brutos. Isso pode melhorar a exatidão da previsão, especialmente ao lidar com conjuntos de dados grandes e complexos.
• Tecnologias de redes inteligentes: medidores inteligentes e outras tecnologias de redes elétricas inteligentes fornecem dados de carga em tempo real e de alta resolução. Isso pode melhorar significativamente a exatidão da previsão de carga de curto prazo.
• Análise de big data: o advento das tecnologias de big data permite o processamento e a análise de grandes quantidades de dados de várias fontes, incluindo previsões meteorológicas, dispositivos de Internet das Coisas (IoT) e redes sociais.