Uma abordagem estatística para a previs?o de potência reativa em sistemas elétricos

摘要

As previs?es das potências ativa e reativa se constituem numa ferramenta de extremo valor na monitora??o de Sistemas de Energia Elétrica. Com base nisso, este trabalho tem por objetivo, apresentar uma nova técnica de previs?o horária de potência reativa a curto prazo, por subesta??o, 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 regress?o linear. A fim de melhorar o desempenho da previs?o, s?o incorporadas ao modelo simples, variáveis defasadas das potências acopladas a uma corre??o para autocorrela??o serial (Método Iterativo de Cochrane-Orcutt). E, além disso, como os dados de potência reativa apresentam comportamento heterocedástico, o método de estima??o dos coeficientes do modelo por mínimos quadrados n?o se mostra adequado, por isso, foi utilizada uma solu??o robusta conhecida como mínimos quadrados reponderados iterativamente (IRLS). A previs?o 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 precis?o dos resultados, os dados s?o classificados através de uma rede neural n?o supervisionada conhecida como mapas auto-organizáveis de Kohonen (SOM).