Forecasting electricity consumption in the southeast regionApplication of ARIMA and LSTM models

Resumo

O objetivo deste estudo é prever o consumo de energia elétrica na região Sudeste do Brasil, de abril de 2023 a março de 2024, utilizando modelos ARIMA e redes neurais LSTM. Utilizando dados mensais de 2002 a 2023, a pesquisa compara os modelos com base nas métricas de erro RMSE, EAM e MAPE. O modelo ARIMA captura padrões sazonais e lineares no curto prazo, enquanto o modelo LSTM se destaca na previsão de tendências não lineares e de longo prazo. A combinação das duas abordagens se mostrou promissora para aumentar a precisão das previsões, indicando que os formuladores de políticas podem criar expectativas razoáveis quanto às projeções futuras. Esta pesquisa contribui metodologicamente ao explorar abordagens complementares e, em termos práticos, contribui para um planejamento energético eficiente, baseado em previsões de curto prazo mais assertivas, que permitem a operação segura do sistema elétrico, reduzindo o risco de sobrecargas e interrupções no fornecimento de energia.

Ficha do documento

Tipo

Artigo científico

Ano

2025

Instituição

Associação Brasileira de Estudos Regionais e Urbanos

Fonte

Revista Brasileira de Estudos Regionais e Urbanos

Idioma

Português

Acesso

Não informado

DOI

10.54766/rberu.v19i3.1158

Identificador

oai:ojs.emnuvens.com.br:article/1158

Licença

https://creativecommons.org/licenses/by/4.0

Temas

EconomiaInfraestruturaDados

Palavras-chave

Energy economicsARIMALSTMEconomia da energia