Uma abordagem estatística para a previsão de potência reativa em sistemas elétricos

Abstract

As previsões das potências ativa e reativa se constituem numa ferramenta de extremo valor na monitoração de Sistemas de Energia Elétrica. Com base nisso, este trabalho tem por objetivo, apresentar uma nova técnica de previsão horária de potência reativa a curto prazo, por subestação, baseado na linearidade existente entre as potências ativa e reativa, ou seja, a potência reativa pode ser explicada diretamente pela potência ativa através de uma regressão linear. A fim de melhorar o desempenho da previsão, são incorporadas ao modelo simples, variáveis defasadas das potências acopladas a uma correção para autocorrelação serial (Método Iterativo de Cochrane-Orcutt). E, além disso, como os dados de potência reativa apresentam comportamento heterocedástico, o método de estimação dos coeficientes do modelo por mínimos quadrados não se mostra adequado, por isso, foi utilizada uma solução robusta conhecida como mínimos quadrados reponderados iterativamente (IRLS). A previsão de potência reativa a curto-prazo é dividida em "in sample" e "out of sample", onde esta é aplicada a períodos horários em até um mês à frente. Com intuito de aumentar a precisão dos resultados, os dados são classificados através de uma rede neural não supervisionada conhecida como mapas auto-organizáveis de Kohonen (SOM).