PREVISÃO EVOLUTIVA DE CARGA INCLUINDO A ANÁLISE DE RISCOS

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Alfredo Philippi Coelho
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1 PREVISÃO EVOLUTIVA DE CARGA INCLUINDO A ANÁLISE DE RISCOS Leontina Pinto ENGENHO Luiz Macêdo ENGENHO Jacques Szczupak ENGENHO Elias Albarello ELETROPAULO Débora Tortelli - CPFL 1

2 INTRODUÇÃO Dez 00/Jan 01 Seca 2001/2002 Racionamento Novo padrão de consumo 2

3 DESAFIOS Escassez de Dados: Novo padrão de consumo após o racionamento O passado não representa mais o presente Modelos tradicionais não podem ser utilizados 3

4 NECESSIDADE Uma Nova Ferramenta Não se deseja repetir o passado, mas antecipar o futuro!

5 COMO? Uso da Informação Passada: Cega: tudo que aconteceu pode acontecer novamente Inteligente: o entendimento do histórico leva à previsão Análise (não repetição) do passado para prever o futuro Histórico do Mercado Histórico das Variáveis Explicativas Equipe interdisciplinar

previsão Análise (não repetição) do passado para prever o futuro

6 FERRAMENTA DESENVOLVIDA PLATAFORMA Variáveis Climatológicas Cenários Futuros Variáveis Econômicas Variáveis Comportamentais MERCADO Carga Faturamento

7 DIFERENCIAIS UM MODELO CAPAZ DE Ajudar no entendimento da dinâmica do mercado (não só a previsão, mas a explicação) Enfrentar o desafio da escassez de dados Ser geral (qualquer classe, grupo, horizonte) Evoluir com o consumidor Inovação!

Enfrentar o desafio da escassez de dados Ser geral

8 VARIÁVEIS EXPLICATIVAS DEVEM Explicar a variável em estudo Ser previsíveis PLATAFORMA: Identificação das Variáveis Explicativas Previsão de Cenários Futuros para as Variáveis Explicativas

9 MODELO MATEMÁTICO O MODELO DE IDENTIFICAÇÃO A separação Carga Var. 3 Var. 1 Var. 2 Modelo de Decomposição Espaços de Hilbert Componente não explicada (Independente) Componente explicada

10 A PLATAFORMA

11 EVENTOS NÃO EXPLICADOS 0.25 Total Mensal - Carga Propria MWh

12 NORMALIZAÇÃO POR DIAS ÚTEIS 0.25 Total Mensal - Carga Própria MWh Total Mensal - Carga Própria MWh - Por Dias Úteis

- Carga Própria MWh - Por Dias Úteis 0.2 0.15 0.

13 CARGA NORMALIZADA 0.25 Total Mensal - Carga Propria MWh - Por Dias Úteis

14 O IMPACTO DA ECONOMIA 0.25 Carga Normalizada PIB acumulado nos últimos 12 meses

15 PREVISÕES ECONÔNICAS Órgãos especializados (BCEN, IPEA, etc.) Modelos próprios (risco)

16 RESÍDUO 9 x 104 Resíduo (Carga - PIB)

17 O IMPACTO CLIMATOLÓGICO 0.4 Resíduo (Carga - PIB) Temperatura Eletropaulo Baixa aderência??

18 IMPACTO CLIMATOLÓGICO A CURTO PRAZO 0.15 Carga MWh Temperatura SP Jan FebMar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Baixa aderência!!

19 RESÍDUO Mudanças base de dados 0.3 Resíduo (Carga - PIB - TEMP) Sazonalidade

20 MODELO 95% 2% 3% 0.3% PIB acumulado dos últimos 12 meses Temperatura Sazonalidade Outros Total

21 PROJEÇÕES PLATAFORMA Variáveis Climatológicas 95% 2% 3% 0.3% Cenários Futuros PIB acumulado dos últimos 12 meses Temperatura Sazonalidade Outros Total Variáveis Econômicas Variáveis Comportamentais MERCADO Carga Faturamento

22 PROJEÇÕES ECONÔMICAS 65% 4% 2% 29% CENÁRIO EXTERNO INDÚSTRIA AGRICULTURA RENDA Total

23 INCORPORANDO AS INCERTEZAS MODELO FUZZY Curva de Possibilidades

24 INCERTEZAS NO PIB PIB

25 INCERTEZAS NA CARGA 9.6 x Carga

26 REPRESENTAÇÃO DA TEMPERATURA 0.15 Carga MW h Temperatura SP Correlação: -2% -0.2 Jan FebMar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul

27 FOCALIZANDO DIA A DIA NA SEMANA Carga Temperatura Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul

28 PREVISÕES CLIMATOLÓGICAS PREVISÃO CLIMATOLÓGICA Temperaturas Chuvas Modelo geofísico/propagações globais Busca do Ponto de Geração do fenômeno para a região em estudo

29 PREVISÕES - TEMPERATURA Temperaturas: ponto de geração

30 PREVISÕES - CHUVAS PREVISÃO CLIMATOLÓGICA Chuvas: ponto de geração

31 IMPLEMENTAÇÃO

32 HORIZONTE Até seis meses: Redes Neurais a partir da medição no ponto de geração, cálculo da previsão na região de interesse Acima de seis meses: Geração de Cenários (decomposição por subbandas) a partir da previsão no ponto de geração, cálculo da previsão na região de interesse

33 PRECISÃO

34 PRECISÃO

35 35 INCERTEZAS

36 A PLATAFORMA PRODUTO COMPLETO Desenho específico para as necessidades da empresa Integração completa (banco de dados, entradas, saídas, etc.) Projeção integrada: econômica, climatológica, comportamental Preocupação com a evolução futura, modelo adaptativo

37 CONCLUSÕES A Inteligência Natural alia-se à Artificial Modelo baseado no conhecimento Capacidade de tratamento de dados evolutivos Representação da dinâmica do processo Capacidade de Aprendizado Novas informações são absorvidas e incorporadas ao modelo Uma Plataforma que Aprende e Ensina A plataforma aprende com a experiência e auxilia o usuário na explicação dos fenômenos em estudo

38 CONCLUSÕES Modelos para o Planejamento e Programação Longo, Curto Prazo Modelos desenhados para a Análise de Riscos Economia, Clima, etc. Precisão e Confiabilidade Erros consideravelmente baixos, histórico de utílização

39 END do começo

41 A LONGO PRAZO DEMANDAS X PIB PIB (2002=100) Sudeste Centro - Oeste

42 A LONGO PRAZO DEMANDAS X RENDA Rendimento médio real dos assalariados no trabalho principal (média 1985 = 100) Sudeste Centro - Oeste

43 UMA POSSÍVEL EXPLICAÇÃO... DEMANDAS X PI USA Sudeste Centro - Oeste 3780 Índice de produção industrial Estados Unidos Índice

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