Este projeto surgiu da Chamada Pública realizado pela Eletrobras Furnas de P&D em 2020 intitulado "Sistema Adaptativo de Criação de Cenários de Previsão de Preços de Mercado de Energia de Médio e Longo Prazo: Uma Nova Metodologia utilizando técnicas de Data Science, Algoritmos Genéticos Multi-objetivos Aplicados a Redes Bayesianas Clássicas e Dinâmicas".
O principal objetivo desta proposta é prover à empresa Eletrobras Furnas, uma metodologia capaz de lidar com as incertezas e flutuações do Mercado de venda de energia, por meio de indicações de cenários precisos de projeções de preço nos horizontes de planejamento de médio e longo prazo, com a utilização de técnicas de Data Science (Análise de dados), Machine Learning (Aprendizagem de Máquina), Redes Neurias e métodos estatísticos, com estes recursos agregados à processos automatizados e a uma ferramenta poderosa de interface com usuário. E os objetivos específicos são:
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Fornecer a empresa alvo uma projeção de como os preços de mercado de venda de energia irão se comportar no futuro para trabalhar no planejamento e operação do seu sistema, o que denominamos em nossa metodologia de Cenários, gerando resultados que serão entregues em forma de relatórios, gráficos e tabelas no ambiente computacional desenvolvido;
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Desenvolver uma ferramenta de análise que os permitam interagir e realizar ajustes a estas projeções de modo simplificado e dinâmico, considerando-se a influência de cada variável e seus impactos no ponto de interesse da empresa, no caso o preço;
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Desenvolver procedimentos/módulo para coletar de forma automática utilizando uma tecnologia web crawler ou spider, que de forma metódica, realize a coleta e armazenamento em banco de dados de variáveis/informações que serão consideradas pela inteligência computacional proposta para gerar a previsão, por exemplo, os valores disponibilizados mensalmente pela Empresa de Pesquisa Energética (EPE), com carga e número de consumidores através dos sistemas Sistema de Acompanhamento de Mercado (SAM) e o SIMPLES (Sistema de Informações de Mercado para o Planejamento do Setor Elétrico);
- Realizar previsão de preços de energia e mercado de médio e longo prazo por interface de um sistema adaptativo de projeção utilizando as técnicas de IA: Algoritmos Genéticos e Redes Bayesianas clássicas e dinâmcias. Por meio de técnicas de modelagem da técnica de algoritmos genéticos será decidido a melhor topologia a ser utilizada pelas Redes Bayesianas, que gerarão projeções baseadas tanto em cenários atuais quanto dados históricos;
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Utilizar técnicas de ciência dos dados para analisar o impacto e a correlação entre as variáveis coletadas pelo módulo web crawler e gerar conhecimento que será usado na modelagem da solução por meio da IA.
- Desenvolver uma métodologia de previsão de preço de energia utilizando técnias de redes neurias.