Aplicação de séries de tempo na modelagem do consumo de energia na região sudeste do Brasil - Silva, Vinícius Ragnini da [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023)
O presente trabalho tem como objetivo utilizar técnicas de análise de séries temporais e a linguagem de programação R para modelar o consumo de energia na região sudeste do Brasil. Inicialmente, foram coletados dados históricos de consumo de energia na região sudeste do Brasil, abrangendo o período de janeiro de 2004 até julho de 2023. Esses dados foram importados e tratados no Rstudio, software que trabalha com linguagem R. Em seguida, foram exploradas técnicas de visualização gráficas para identificar padrões temporais e sazonalidades. Com base na análise exploratória, foram aplicados modelos de séries temporais adequados para a previsão do consumo de energia na região sudeste, envolvendo métodos como a decomposição da série em componentes, modelagem de tendência e sazonalidade, além da consideração de fatores externos que possam influenciar o consumo. A linguagem R foi utilizada para implementar e ajustar os modelos de séries temporais. A linguagem R é amplamente utilizada para análise estatística e possui pacotes e funções específicos para lidar com séries temporais. O estudo buscou determinar a precisão dos modelos de suavização exponencial com base na avaliação dos parâmetros de suavização e dos limites superiores e inferiores de um intervalo de 95% de confiança.

The present work aims to use time series analysis techniques and the R programming language to model energy consumption in the southeast region of Brazil. Initially, historical energy consumption data was collected for the southeast region of Brazil, covering the period from January 2004 to July 2023. This data was imported and processed in Rstudio, a software that works with the R language. Next, graphical visualization techniques were explored to identify temporal patterns and seasonalities. Based on the exploratory analysis, suitable time series models were applied to forecast energy consumption in the southeast region. These models involved methods such as series decomposition into components, trend and seasonal modeling, and consideration of external factors that may influence consumption. The R language was used to implement and adjust the time series models. R is widely used for statistical analysis and has specific packages and functions for handling time series data. The study aimed to determine the accuracy of exponential smoothing models based on the evaluation of smoothing parameters and the upper and lower limits of a 95% confidence interval.
Application of time series in modeling energy consumption in the southeast region of Brazil
Keywords: Análise de séries temporais; Consumo de energia; Suavização (Estatística); Previsão; Modelagem de informações