PREVISÃO DA POTÊNCIA REATIVA DA CARGA

Este trabalho apresenta um modelo de previsão de curto prazo para cargas reativas horárias. Tal modelo é uma extensão do método desenvolvido por P. C. Gupta no qual utiliza-se um procedimento de previsão que combina idéias e procedimentos de duas abordagens: o método de amortecimento exponencial e o modelo de Box & Jenkins. Até os dias atuais os estudos nesta área foram elaborados para potência ativa da carga. Como praticamente não existem na literatura especializada métodos de previsão para a carga reativa, este trabalho pretende iniciar a modelagem destes dados, o qual é de grande importância para o novo modelo do Setor Elétrico Brasileiro. Desta forma o desenvolvimento desta ferramenta tem a intenção de aprimorar a avaliação do comportamento desta carga, contribuindo para o melhor desempenho operacional do sistema elétrico. Com a evolução das técnicas, este trabalho utiliza também métodos inteligentes para fazer a previsão de carga reativa. Sendo assim foram utilizadas Redes Neurais Artificiais, a título de comparação dos resultados com o modelo proposto.This dissertation presents a reactive load forecast model for power systems. The model is an extension of P. C. Gupta`s method, including ideas and procedures from exponential smoothing and Box & Jenkins models. A wide variety of studies has been developed in the last years on load forecast model for active power only. On the other hand, reactive load forecast works haven`t been commonly implemented. The introduction of this new concept intends to fulfill this gap of reactive load forecast studies due to their importance to the Brazilian Power System. An improved load behavior evaluation and a better electric system operation could arise with the adoption and development of this tool. Comparisons with as neural network models were also done