Abstract:
A demanda de energia elétrica mostra-se como um fator importante para o crescimento da economia de uma região. Visando ajudar no planejamento do setor energético do Rio Grande do Sul, este trabalho abordou a demanda nas três principais classes consumidoras de energia elétrica deste estado: residencial, comercial e industrial, utilizando as metodologias Box-Jenkins, Vetores Auto-regressivos e Vetores Autoregressivos em conjunto com Correção de Erros Vetoriais, comparando os resultados obtidos para a previsão pelos diferentes modelos, assim como com os resultados da aplicação conjunta de Vetores Autoregressivos e Correção de Erros Vetoriais obtidos em recente estudo desenvolvido a nível nacional. Após a realização da transformação logarítmica, são utilizados correlogramas, correlogramas parciais, testes de raiz unitária ADF e KPSS, critérios de informação de Akaike, Schwarz e Hannan-Quinn, avaliação da significância dos coeficientes e análise dos resíduos. Foram utilizados os testes LjungBox, Jarque-Bera e ARCH para avaliar, respectivamente, autocorrelação, normalidade e homocedasticidades dos resíduos, além da determinação do erro absoluto médio, o erro absoluto percentual médio, a raiz do erro quadrático médio e a estatística U de Theil para avaliar a qualidade do modelo encontrado. Também foram construídos intervalos de confiança para a previsões. Os resultados obtidos para o setor residencial indicam o modelo de Vetores Auto-regressivos, que também considerou o PIB/RS, o preço da tarifa e o preço dos eletrodomésticos, como o de melhores previsões. Já no setor comercial, o modelo univariado de Box-Jenkins foi o que apresentou o melhor resultado para a previsão, o mesmo acontecendo no setor industrial. Na comparação entre os modelos estaduais e nacionais, encontrados pela combinação dos métodos de Vetores Autoregressivos e Correção de Erros Vetoriais, os modelos estaduais forneceram melhores previsões. Além disso, a relação entre as variáveis independentes consideradas nas duas regiões com a demanda sempre apresentaram o mesmo sentido.
The electricity energy demand is shown as an important factor to the growth of aregion economy. Aiming to assist in the planning of the energy sector of Rio Grande doSul, this work addressed the demand in the three main consumer classes of electric power of this state: residential, commercial and industrial, using the Box-Jenkins methodologies, Vector Autoregressive and Vector Autoregressive in conjunction with Vector Error Correction, comparing the results obtained for the prediction by the different models, as well as the results of the joint application of vector autoregressive and vector error correction obtained in a recent study developed at national level. After the logarithmic transformation, we used correlograms, partial correlograms, ADF and KPSS unit root tests, information criteria of Akaike, Schwarz e Hannan-Quinn, evaluation of coefficient significance and residue analysis. The Ljung-Box, Jarque-Bera and ARCH tests were used to evaluate, respectively, autocorrelation, normality and homoscedasticity of the residuals, besides the determination of the mean absolute error, mean absolute percentage error, the root mean square error and statistical U the Theil to evaluate the quality of the model found. Confidence intervals were also built for predictions. The results obtained for the residential sector indicate the model of the vector autoregression, which also considered the PIB/RS, the price of the tariff and the price of home appliances, as the best forecasts. In the commercial sector, the univariate model of Box-Jenkins was the one that presented the best result for the forecast, as well as in the industrial sector. In thecomparison between the state and national models, found by combining the methods ofVector Autoregression and Vector Error Correction, the state models provided betterpredictions. Moreover, the relation between the independent variables considered in thetwo regions with the demand always had the same meaning
