Previsão de Demanda Energética Para Comunidades Isoladas Baseada em Redes Neurais

Programas governamentais implantaram sistemas individuais de geração de energia no atendimento a populações isoladas, parte em suas instituições públicas e comunitárias, parte em domicílios, como o Programa Luz para Todos que se estenderá até 2014, com uma demanda que pode alcançar mais de trezentas mil pessoas. Nestes programas a demanda é tratada como uma constante implicando em implantação de sistemas padronizados, independente de aspectos socioculturais, geográficos, demográficos, psicológicos e gerenciais, peculiares de cada família. Em função de contemplar uma rede de aspectos em sua constituição, a demanda de energia ao ser prevista por meio de modelos econométricos pode não refletir os viéses que a influenciam, gerando imprecisões nas estimativas, mesmo em se tratando da demanda inicial de uma família, e assim não atendendo suas necessidades energéticas básicas.  Neste trabalho, desenvolve-se um estudo sobre a demanda energética em comunidades isoladas, propondo a aplicação comparada de regressão linear e redes neurais na análise e previsão dessa demanda. Os estudos demonstraram que tanto a regressão linear, quanto redes neurais podem ser métodos eficientes para previsão de demanda energética, porém as redes neurais mostram-se mais eficientes na interpretação de um número maior de variáveis consideradas como impactantes sobre o consumo de energia, de forma que um conjunto de oito variáveis de entrada chegam a explicar mais de 99% do consumo de energia elétrica, considerando uma amostra formada por famílias rurais e também urbanas. As redes neurais podem ser utilizadas com alto grau de eficiência para previsão de demanda energética residencial, tanto no meio rural quanto urbano.