Previsão de Demanda de Energia Elétrica no Setor de Produção do Laticínio do IFMG - Campus Bambuí Utilizando Regressão de Vetores de Suporte

Resumen

A tarifação e os custos crescentes da energia elétrica nos fazem buscar soluções para reduzir os gastos e melhorar o controle do consumo de energia elétrica. Uma forma de se reduzir custos de energia é evitar multas provenientes de picos de demanda. A previsão de demanda de energia é importante para o desenvolvimento de controladores de demanda, pois esses podem atuar no controle de cargas elétricas antecipando ocorrências de picos, e dessa forma, evitar a ultrapassagem da demanda contratada. Nesse sentido, foi desenvolvido um sistema de medição de potência elétrica trifásica utilizando-se a plataforma Arduíno, além disso, avaliou-se um método de previsão de demanda de energia de curtíssimo tempo no setor de produção do laticínio do IFMG, a partir da estratégia Support Vector Regression (SVR). O sistema de medição foi avaliado e apresentou um erro médio de leitura de 1,16%, 1,34% e 1,1% para cada fase, em relação ao multimedidor utilizado para aferir. A coleta de dados durou sete dias e após esse período foi realizada a avaliação de um método de previsão SVR e foi obtido um coeficiente de determinação (R2) de 0,60 e um erro médio absoluto percentual (MAPE) de 11,1%.