Análise da série temporal dos valores futuros da demanda de potência e do consumo de energia elétrica do setor agropecuário do estado de São Paulo - Christovão, Monclar Nogueira [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2025)
Electricity is an essential and indispensable item in all sectors of economy. In São Paulo state’s agricultural sector, until 2016, diesel was the most used energy source. However, electricity has become the most consumed energy source by the sector in the last six years (2017 to 2022). In this scenario, it is crucial to estimate load demand to support decision-making in planning and expanding the electrical supply system. The objective of this research was to build statistical models to forecast energy consumption and power demand in São Paulo state’s rural sector. In Chapter I (Systematic Literature Review), energy demand forecasting studies were investigated through a search script consisting of input, processing and output. A string and filter protocol was used in Scopus and Web of Science publications. StArt® software processed publications in two stages: selection and extraction. The building of the state of the art of this research started with 20 selected studies. Chapter II used regression analysis concepts by employing Microsoft Excel® tools for annual data from 2012 to 2021 of the following variables: electricity consumption (studied variable), number of consumers, diesel consumption, and generated electricity. Shapiro-Wilk (normality of residues) and Pearson Correlation (multicollinearity of variables) tests were used. The result was a multiple linear regression with influence of variables “number of consumers” and diesel consumption” (most significant). Chapter III was developed with monthly data (2000 to 2023) on the sector’s energy consumption. Statistical techniques were applied in the creation of the trend line (least squares method) and in the determination of seasonal coefficients (ratio to moving average method). The multiplicative model with the combination of both techniques estimated the monthly energy consumption and electrical power of the studied sector in 2024. The methodology used in Chapter IV was identical to that of Chapter II. The differences were the longer period (2000 to 2022) and more independent variables evaluated (number of consumers, energy tariff, diesel consumption, biomass plant generation, photovoltaic plant generation, and Brazilian agribusiness GDP. The created multiple linear regression model showed the influence of the following variables: number of consumers, electricity tariff, photovoltaic plant power, and diesel consumption in forecasting electricity consumption in São Paulo state’s rural sector. Diesel consumption was the most significant variable, but with an inverse influence, confirming its substitution with electricity as the sector’s main energy source. It was found that the growth in electricity consumption by the sector is irreversible, and the consequences of this require investments in expanding the entire infrastructure of the electrical system, supporting regional growth and development, in addition to promoting the economic strength of São Paulo state. Managers responsible for public energy supply policies, as well as state-owned and private electricity generation, transmission and distribution companies, will be able to benefit from the results presented in this research.

A energia elétrica é um item básico e indispensável em todos os ramos da economia. No setor agropecuário paulista, até 2016, o óleo diesel foi a fonte energética mais usada. Entretanto, nos últimos seis anos (2017 a 2022), a eletricidade tornou-se o energético mais consumido pelo setor. Diante desse cenário, é imprescindível estimar a demanda de carga para dar suporte a tomadas de decisões no planejamento e na ampliação do sistema elétrico de abastecimento. O objetivo da pesquisa foi gerar modelos estatísticos de previsão do consumo de energia e demanda de potência do setor rural paulista. No Capítulo I (revisão sistemática de literatura), foram investigadas obras de previsões de demanda de energia por meio de um roteiro de busca composto por entrada, processamento e saída. Um protocolo com strings e filtros foi usado nas publicações da Scopus e Web of Science. O software StArt® processou as publicações em dois estágios: seleção e extração. Com 20 obras selecionadas, iniciou-se a construção do estado da arte dessa pesquisa. O Capítulo II usou os conceitos de análise de regressão, empregando as ferramentas do Microsoft Excel® para os dados anuais de 2012 a 2021 das variáveis: consumo de eletricidade (variável pesquisada), quantidade de consumidores, consumo de óleo diesel e energia elétrica gerada. Foram utilizados os testes de Shapiro-Wilk (normalidade dos resíduos) e de Correlação de Pearson (multicolinearidade das variáveis). O resultado foi uma regressão linear múltipla com influências das variáveis “quantidade de consumidores” e “consumo do óleo diesel” (mais significativa). O Capítulo III foi desenvolvido com dados mensais (2000 a 2023) do consumo de energia do setor. Técnicas estatísticas foram aplicadas na construção da reta de tendência (método dos mínimos quadrados) e na determinação dos coeficientes sazonais (método da razão para a média móvel). O modelo multiplicativo com a combinação das duas técnicas estimou o consumo de energia e a potência elétrica mensais de 2024 do setor pesquisado. A metodologia do Capítulo IV foi idêntica à do Capítulo II. Os diferenciais foram o período superior (2000 a 2022) e mais variáveis independentes avaliadas (quantidade de consumidores, tarifa de energia, consumo de diesel, geração das usinas de biomassa, geração das usinas fotovoltaicas e PIB do agronegócio brasileiro. O modelo de regressão linear múltipla gerado apontou influências das variáveis: quantidade de consumidores, tarifas de energia elétrica, potências das usinas fotovoltaicas e consumo de óleo diesel na predição do consumo de eletricidade do setor rural paulista. O consumo de óleo diesel foi a variável mais significativa, mas com influência inversa, ratificando sua substituição pela eletricidade como principal energético do setor. Constatou-se que o crescimento do consumo de eletricidade pelo setor é irreversível, cujos desdobramentos exigem investimentos em ampliações de toda a infraestrutura do sistema elétrico, dando suporte ao crescimento e desenvolvimento regional, além de promover a solidez econômica do estado de São Paulo. Gestores responsáveis por políticas públicas de fornecimento de energia, bem como companhias estatais e privadas de geração, transmissão e distribuição de eletricidade poderão usufruir dos resultados aqui apresentados.
Analysis of the time series of future values of power demand and electricity consumption in the agricultural sector in the state of São Paulo
Keywords: Modelo matemático; Previsão da demanda de potência; Previsão do consumo de energia; Matriz energética; Mathematical model; Power demand forecast; Electricity consumption forecast; Agricultural sector; Energy matrix; Previsão do consumo de energia