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Desenvolvimento de Metodologia para Previsão de Demanda de Energia Elétrica Industrial em

Curto e Médio Prazo

(Código ANEEL: 0403-010/2007)

Prof. Sandro C. Lima

sclima@ifsc.edu.br

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Desenvolvimento de Metodologia para Previsão de Demanda de Energia Elétrica Industrial em Curto e Médio Prazo

Desenvolvimento do Projeto:

1 - Seleção das indústrias a serem estudadas

2 - Levantamento dos fatores relevantes na caracterização da

demanda energética nas indústrias

3 - Estudo, desenvolvimento e implementação de modelos

matemáticos computacionais

4 - Estudo de caso

5 – Atualização da ferramenta de previsão do sistema de tele medição

da Tractebel

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A Base de Dados de Históricos de DemandaRamo de atividade Quanti.

Atividades Auxiliares ao Transporte 1

Comércio 1

Fabricação de Máquinas e Equipamentos 1

Fabricação de Produtos de Fumo 1

Fabricação de Produtos de Metal 2

Extração de Minerais Metálicos 2

Fab. de Máq., Aparelhos e Mat. Elétricos 2

Fab. de Artigos de Borracha e Plástico 2

Metalurgia Básica 2

Fab. de Prod. de Minerais Não-Metálicos 3

Fab. de Produtos Alimentícios e Bebidas 3

Fab. e Mont. de Veículos Automotores 3

Fab. de Celulose, Papel e Prod. de Papel 4

Fabricação de Produtos Químicos 21

Total 48

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Parâmetros Relevantes para Previsão Calendário

dia da semana hora do dia status do dia

Histórico da demanda Variáveis climáticas (temperatura) Produção

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Estrutura do modelo de previsão adotado

D (k) = M + ∑ci.xi (x = calendário; 18 termos ) + ∑cj.yj (y = histórico da demanda; 18 termos) + ∑cl.zl (z = temperatura; 4 termos) + ∑cm.wm (w = produção; 7 termos)

onde:c - constantes ajustadas por métodos de minimizaçãoM - média da demanda no período de ajuste consideradoD - demanda previstak - tempo futuro da previsão

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Resultados das Previsões:a) Influência na Previsão da Identificação de Dias Sem Produção e Pré-Tratamento dos Dados. (veículos 11,1% e 6,7% erro)

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

08/03/08 11/03/08 15/03/08 19/03/08 23/03/08 27/03/08 31/03/08

Potê

nci

a [P

U]

Data

DemandaPrevisão

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

08/03/08 11/03/08 15/03/08 19/03/08 23/03/08 27/03/08 31/03/08

Potê

ncia

[PU

]

Data

DemandaPrevisão

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Resultados das Previsões:b) A Influência dos Dados Climáticos. (veículos 4,5% e 3,7% erro)

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

26/05/08 27/05/08 28/05/08 29/05/08 30/05/08 31/05/08 02/06/08

Potê

nci

a [P

U]

Data

DemandaPrevisão

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

26/05/08 27/05/08 28/05/08 29/05/08 30/05/08 31/05/08 02/06/08

Potê

nci

a [P

U]

Data

DemandaPrevisão

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Resultados das Previsões:c) A influência dos dados de produção. (veículos 3,48% e 3,37% erro)

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

23/11/09 24/11/09 25/11/09 26/11/09 27/11/09 28/11/09 29/11/09

Potê

nci

a [P

U]

Data

DemandaPrevisão

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

23/11/09 24/11/09 25/11/09 26/11/09 27/11/09 28/11/09 29/11/09

Potê

nci

a [P

U]

Data

DemandaPrevisão

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Implantação no sistema de tele medição

bXaY

n

xbya

22

xxn

yxxynb

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

16/05/08 18/05/08 21/05/08 23/05/08 26/05/08 28/05/08 31/05/08

Potê

nci

a [P

U]

Data

Demanda Equação 1 Projeção linear

Comércio. Erro 10,8% / 13,9%

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Telas do Programa

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Conclusões: Estudo do perfil das curvas de demanda de energia elétrica de clientes

mais de 25 % dos casos apresentaram demanda praticamente

constante métodos de previsão por séries de médias ou de

tendência linear.

Desenvolvido um método quantitativo que leva em conta tanto as séries

históricas quanto a relação de causalidade com variáveis explicativas.

A predição levando em consideração as variáveis climáticas e de produção

obteve melhor resultado, mas a variável relevante para a previsão é o próprio

histórico da demanda. Importância do pré-tratamento dos dados.

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