Métodos estatísticos no monitoramento da potência elétrica

Abstract

O monitoramento de energia elétrica é uma tarefa muito importante nos diversos setores da sociedade, sejam empresas, universidades, indústrias, etc. Geralmente as análises feitas em variáveis energéticas subutilizam ou até mesmo negligenciam métodos estatísticos para solução de problemas. Neste trabalho o objetivo é mostrar que a estatística pode ser mais utilizada em pesquisas na área de eletricidade, e que esta pode contribuir de forma eficaz nesse ramo. Para esse estudo serão utilizados dados de energia elétrica da Universidade Federal de Lavras (UFLA). A partir de uma análise inicial dos dados, teve-se a ideia de usar uma nova abordagem estatística, que considera um conjunto de métodos. As metodologias estatísticas utilizadas foram: análise de componentes independentes (ICA), análise de agrupamento (AA) e índices de Moran e Geary. No contexto de inovação dos métodos estatísticos, o objetivo é considerar os índices de Moran e Geary para escolher o ponto de corte em dendrogramas, ou seja, encontrar o agrupamento de melhor qualidade. A ideia foi basicamente fazer comparações: primeiro, comparar alguns departamentos/setores e os dias da semana da UFLA, considerando a variável potência ativa, segundo, confrontar os meses do ano, a partir das variáveis demanda de potência faturada em horários de ponta e fora de ponta. Realizaram-se comparações considerando tanto os dados originais quanto algumas partições. Foram realizadas também comparações considerando os componentes independentes (CI’s), obtidos das séries de potência, tanto para os departamentos/setores, quanto para os dias da semana. Os agrupamentos obtidos para o departamentos/setores amostrados em 2010 mostraram que geralmente o Centro de Informática (CIN) e o Restaurante Universitário (RU) são dissimilares aos demais. Para os dias da semana, os agrupamentos encontrados levaram a conclusões esperadas, com o sábado e domingo ficando em grupos separados dos demais dias. Para o horário de ponta dos anos de 2010 a 2013 o agrupamento de melhor qualidade encontrado para os meses, pelo índice de Moran, foi jan; nov, dez; fev, jul e mar, abr, mai, jun, ago, set, out. No horário fora de ponta, para o mesmo período, os grupos de meses de melhor qualidade, encontrados pelo índice de Geary, foram: set; abr; jul; out; dez; mai, ago; jan, jun e fev, mar, nov. Por meio dos CI’s observou-se, por exemplo, que a segunda e a sexta-feiras são atípicos considerando os dias úteis. Pode-se concluir que os métodos ICA, AA e índices de Moran e Geary, podem em conjunto ser uma maneira eficiente de monitorar energia elétrica em uma universidade ou numa empresa qualquer.Tese apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Doutor