Melhorando a Previsão da Demanda de Eletricidade em Delhi

A Iniciativa PM-Gati Shakti é um plano do governo indiano que busca melhorar o transporte e a logística do país. A ideia é conectar diferentes ministérios, como ferrovias, portos, transporte público e estradas, pra criar um fluxo mais tranquilo de bens e pessoas. O objetivo é deixar as empresas indianas mais competitivas, melhorando a conectividade.

Entre seus seis principais aspectos, chamados de "Conectividade para Produtividade", a iniciativa foca em ser abrangente, priorizar, otimizar, sincronizar, métodos analíticos e ser dinâmica. Este estudo analisa como esses aspectos podem ajudar a prever a demanda de eletricidade em Delhi, que é uma tarefa chave na gestão de energia.

#A Importância da Previsão de Eletricidade

Prever eletricidade é fundamental pra operar uma rede elétrica com sucesso. Ajuda a equilibrar a oferta de eletricidade e a demanda dos usuários. Fazer previsões precisas é necessário pra garantir uma boa qualidade de fornecimento, planejar finanças e manter reservas de geração. Isso é especialmente crucial em áreas rurais e no Nordeste da Índia, onde a eletricidade muitas vezes é importada.

A previsão ajuda no planejamento da produção e na programação da distribuição de eletricidade. No entanto, muitos fatores influenciam a demanda elétrica, e os modelos atuais podem não capturar todas essas variáveis. Por isso, essa pesquisa utiliza técnicas clássicas de previsão pra identificar tendências sazonais a partir dos dados de demanda máxima diária em Delhi.

Prever eletricidade pode ajudar a minimizar apagões, escassez de energia e tarifas que sobem por causa de agências reguladoras. Também busca reduzir a sobrecarga (OD) e a subdemanda (UD) em várias regiões.

#Visão Geral da Rede Elétrica em Delhi

A rede elétrica na Índia é operada por um órgão chamado POWERGRID, que garante que a eletricidade seja transmitida de forma eficaz. Outro órgão importante é o Centro Nacional de Despacho de Carga (NLDC), que monitora o fluxo de eletricidade entre regiões e garante que os padrões da rede sejam seguidos.

Em 21 de junho de 2023, a capacidade total de energia em Delhi atingiu um pico de 8.346,72 megawatts (MW) em 2016. A cidade tem várias usinas térmicas e subestações que distribuem eletricidade para casas, indústrias e comércios.

#Analisando Estatísticas de Energia em Delhi

Este estudo usa dados do Banco Reserva da Índia pra comparar o consumo de energia em Delhi com o total da Índia. Em 2018-2019, o consumo de eletricidade por pessoa em Delhi foi de 1.974,4 kilowatt-horas, enquanto a média da Índia foi de 1.115,3 kilowatt-horas em 2021-2022.

A disponibilidade total de energia em Delhi aumentou de 33,08 bilhões de unidades em 2019-2020 pra mais de 137,4 bilhões de unidades em toda a Índia em 2021-2022. A demanda máxima de energia em Delhi também atingiu mais de 33 bilhões de unidades durante o mesmo período.

#Previsão de Demanda e Sua Importância

O consumo de eletricidade em Delhi é determinado pela demanda máxima registrada diariamente pelo NLDC. Muitos estudos mostram que diversos fatores econômicos são críticos pra prever a demanda máxima. Esta pesquisa busca criar um modelo de base focando em uma variável pra descobrir auto-correlações ao longo do tempo.

Usando uma abordagem de Análise Univariada, o estudo se concentra principalmente nos dados de demanda máxima dos moradores de Delhi. Os métodos de coleta e análise de dados incluirão tendências sazonais e vários modelos de previsão.

#A Iniciativa PM-Gati Shakti Explicada

A iniciativa Gati Shakti combina sete motores de transporte, incluindo ferrovias, portos e estradas, pra melhorar a conectividade dos negócios indianos. Um exemplo pode ser um programa iniciado pelo Ministério do Aço, que visa aumentar a produção interna de aço, resultando em menos dependência de importações e, portanto, economizando moedas estrangeiras.

No entanto, esse aumento na produção pode levar a um maior consumo de eletricidade. Dados de vários ministérios, como o Ministério do Carvão e o Ministério da Energia, ajudam a lidar com o crescimento esperado na demanda de eletricidade.

A iniciativa traz transparência entre os ministérios que trabalham juntos pra gerenciar essa demanda crescente de forma eficaz. Por exemplo, o Ministério das Ferrovias pode otimizar rotas de transporte pra lidar melhor com o uso de eletricidade em picos.

#Pesquisas Anteriores sobre Técnicas de Previsão de Demanda

Muitos estudos investigaram os métodos usados pra prever a demanda de eletricidade. Vários métodos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo foram aplicados na análise do consumo de eletricidade.

Usando dados históricos, alguns estudos focaram na previsão de carga de curto prazo em várias regiões, com diferentes modelos de redes neurais mostrando resultados promissores. Outras pesquisas usaram arquiteturas de aprendizado profundo pra melhorar a precisão e capturar interações complexas nos dados.

#Visão Geral dos Dados e Metodologia

Os dados deste estudo incluem demanda máxima atendida diariamente, escassez de energia e outras características relevantes. O estudo se concentra na análise univariada, considerando de forma importante a demanda máxima registrada a cada dia.

Os dados de 1º de abril de 2013 a 31 de maio de 2023 consistem em mais de 3.700 dias, mas apenas 3.640 dias estão completos, com o restante sem dados. O estudo usa várias técnicas para preencher essas lacunas antes de seguir com a previsão.

#Modelos de Previsão Utilizados

A pesquisa emprega diferentes modelos de previsão de séries temporais, principalmente o modelo ARIMA, que analisa dados históricos pra prever valores futuros. O modelo ARIMA requer que a série temporal seja estacionária, ou seja, suas propriedades estatísticas como média e variância devem permanecer constantes ao longo do tempo.

Pra verificar se os dados são estacionários, o estudo usa o Teste de Dickey-Fuller Aumentado. Se os dados forem não estacionários, ajustes como diferenciação são feitos pra estabilizá-los para a análise.

#Resultados e Conclusões

Os resultados das várias técnicas de previsão mostraram que o modelo SARIMA ofereceu a melhor precisão para os dados previstos. O foco em integrar mais dados na iniciativa PM-Gati Shakti é vital pra validar as descobertas e melhorar a precisão das previsões.

Trabalhos futuros incluirão o uso de técnicas avançadas como aprendizado por reforço pra analisar conjuntos de dados maiores que considerem interações entre vários ministérios em Delhi. Ao usar análises modernas de dados, pode-se alcançar uma melhor tomada de decisão pra aumentar a eficiência dentro da iniciativa PM-Gati Shakti.

Em conclusão, este estudo enfatiza o papel crucial da integração de dados e da análise preditiva na gestão da demanda de eletricidade em Delhi. A melhoria contínua desses métodos vai aprimorar nosso entendimento sobre o setor energético da Índia, levando a uma melhor gestão de recursos e crescimento socioeconômico.