Redes neurais atencionais aplicadas a modelagem e previsão de preços no mercado de eletricidade brasileiro (2023)
- Authors:
- Autor USP: NAMETALA, CINIRO APARECIDO LEITE - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SEL
- DOI: 10.11606/T.18.2023.tde-16032023-161345
- Subjects: ELETRICIDADE; REDES NEURAIS; PREÇOS
- Keywords: Análise de séries temporais; Aprendizado profundo; Mecanismos de atenção; Preço da liquidação das diferenças; Previsão de preços de eletricidade
- Language: Português
- Abstract: Os mercados livres de energia elétrica vêm gradativamente substituindo modelos monopolistas com o objetivo de incentivar a competitividade. Entretanto, por mais liberal que seja um estado, o aprovisionamento energético é uma preocupação visto que historicamente o consumo de eletricidade apresenta correlação com crescimento econômico. Apesar desta relevância, prever variáveis relacionadas a energia elétrica é uma tarefa difícil devido às características intrínsecas desta commodity. Inelasticidade da demanda, condições climáticas, arcabouços regulatórios diversos e outros fatores tornam estas séries temporais voláteis, singulares e, em grande parte das vezes, não estacionárias. À revelia desta imprevisibilidade, diversos trabalhos vêm reportando sucesso na modelagem de séries como carga, geração e preço. O Brasil é atualmente um campo convidativo à pesquisa, pois desde 2004 tem promovido ações de desregulamentação. No entanto, é ao mesmo tempo um ambiente ainda pouco explorado, especialmente devido ao fato de possuir um mercado livre relativamente recente que opera apenas no atacado, possuir complexa regulação e, adicionalmente, realizar sua formação de custos de operação por meio de modelos matemáticos. Neste contexto, esta tese apresenta uma investigação multidisciplinar envolvendo conceitos em economia, técnicas de inteligência computacional e fundamentos de sistemas elétricos de potência para, no horizonte de curto prazo e com granularidade horária, realizar a modelagem eprevisão do Preço de Liquidação de Diferenças (PLD). O PLD em base horária é a referência adotada em 2021 pela Câmara de Comercialização de Energia Elétrica para o mercado de dia seguinte no Brasil. Possui destaque neste documento uma análise histórica dos mercados de eletricidade nacional e mundial, uma revisão bibliográfica dos últimos 20 anos de publicações focadas em previsão energética e, quanto a metodologia, ao desenvolvimento de uma ferramenta capaz de realizar a estimação de cenários futuros no mercado livre de energia nacional para uma semana à frente. Estes cenários integram as previsões do PLD com um modelo de precificação e gestão de riscos capaz de munir o usuário com informações úteis à tomada de decisão. A principal contribuição desta pesquisa trata-se da disponibilização de um produto de inovação tecnológica que, no período de análise, além ter se mostrado mais acurado do que outras técnicas estado da arte na atividade de previsão, também leva em conta quesitos como segurança e rentabilidade ao considerar aspectos econômicos que são também de interesse dos agentes do setor elétrico
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2023
- Data da defesa: 14.02.2023
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
-
ABNT
NAMETALA, Ciniro Aparecido Leite. Redes neurais atencionais aplicadas a modelagem e previsão de preços no mercado de eletricidade brasileiro. 2023. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2023. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-16032023-161345/. Acesso em: 23 maio 2024. -
APA
Nametala, C. A. L. (2023). Redes neurais atencionais aplicadas a modelagem e previsão de preços no mercado de eletricidade brasileiro (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-16032023-161345/ -
NLM
Nametala CAL. Redes neurais atencionais aplicadas a modelagem e previsão de preços no mercado de eletricidade brasileiro [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-16032023-161345/ -
Vancouver
Nametala CAL. Redes neurais atencionais aplicadas a modelagem e previsão de preços no mercado de eletricidade brasileiro [Internet]. 2023 ;[citado 2024 maio 23 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18154/tde-16032023-161345/ - A volatility index for bilateral electricity contracting auctions
- Cost-effectiveness enhancement in distribution networks protection system planning
- Analysis of hourly price granularity implementation in the Brazilian deregulated electricity contracting environment
- A simulator based on artificial neural networks and NSGA-II for prediction and optimization of the grinding process of superalloys with high performance grinding wheels
- Protection system planning for distribution networks: a probabilistic approach
Informações sobre o DOI: 10.11606/T.18.2023.tde-16032023-161345 (Fonte: oaDOI API)
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
