Grupo: GCR

Tema: Comercialização de Energia Elétrica:

Título: Análise Comparativa Entre Modelos de Inteligência Computacional para Previsão do Preço Futuro no Mercado de Energia Brasileiro

Autores: Matheus de Oliveira Mendonça(1); Pedro Henrique Araujo Pinto(2); Fellipe Fernandes Goulart dos Santos(3); Daniel Silva de Castro Pires(3); Douglas Alexandre Gomes Vieira(4); Marcus Vinicius de Castro Lobato(3); Gustavo Rodrigues Lacerda Silva(5); Rodney Rezende Saldanha(6); Gabriel Dias Resende(7); Frederico Pena Santiago(8); Gustavo de Lins e Horta(9)

Instituições: ENACOM(1); ENACOM(2); CEMIG GT(3); ENACOM(4); ENACOM(5); UFMG(6); ENACOM(7); ENACOM(8); ENACOM(9)

Resumo: Para a contratação de energia no mercado livre, as empresas que atuam nesse ambiente competitivo precisam realizar previsões de preços de contratos futuros para seu planejamento estratégico e financeiro. Neste trabalho, são realizadas previsões de preços para contratação no mercado livre a partir de implementações de 4 modelos preditivos – SARIMAX, LSTM, GRU e CNN-LSTM. Os modelos foram treinados com dados históricos semanais sobre 5 maturidades da curva forward de 2012 a 2016 e usados para predição one-step ahead dos preços semanais ao longo dos anos de 2017 e 2018. Os desempenhos dos modelos são comparados quantitativamente através de avaliações das métricas MSE, MAE e RMSSE e seus resultados são analisados qualitativamente.