Proposta de um modelo de previsão para o Preço de Liquidação das Diferenças Horário visando amparar o agendamento de manutenção em usinas eólicas

Abstract

O mercado de energia no Brasil tem como base o PLD horário para a determinação dos preços da energia, sendo este disponibilizado em um horizonte D+1. O cálculo é feito através de um modelo matemático complexo desenvolvido pelo CEPEL. Empresas atuantes no ambiente de contratação livre utilizam o valor do PLD para suas negociações de compra e venda de energia, como é o caso de usinas eólicas. Nestas usinas periodicamente ocorrem as paradas programadas para a realização de manutenção nas torres e máquinas, sendo interessante economicamente realizá-las em dias em que se têm um menor valor para o preço de energia (PLD Horário). Visto isso, este trabalho apresenta uma comparação entre modelos de previsão de séries temporais, utilizando modelos tradicionais de previsão (Suavização Exponencial e ARIMA) e modelos que utilizam inteligência artificial (TCN), e a determinação de um modelo matemático capaz de prever os valores do PLD horário auxiliando no agendamento da manutenção programada em usinas eólicas. Os modelos foram desenvolvidos com base na determinação dos dados a serem utilizados e na métrica de comparação escolhida, que foi a do erro percentual absoluto médio (MAPE). O método que apresentou um melhor desempenho foi o que utiliza redes neurais, chamado TCN, este modelo obteve um MAPE médio de 30% entre os submercados. Além disso, o TCN foi implementado de duas outras formas considerando as variáveis além do PLD como endógenas e exógenas. Os resultados dessas implementações mostraram um resultado melhor, porém, a implementação com a utilização de variáveis exógenas necessita que estas sejam também previstas, o que não faz parte do escopo do trabalho. Os resultados obtidos no modelo se mostram aplicáveis no auxílio do agendamento de manutenções em usinas eólicas.