Miguel Afonso Sellitto
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas. Universidade do Vale do Rio dos Sinos

José Luis Duarte Ribeiro
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Fabiano Petrillo
Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Abstract: The formerly closed Brazilian electrical energy market has been disclosed for investors and domestic consumers, which now have choices for theirs decisions concerning energy sales and purchasing, in long-term contracts. To establish minimal planning condition, suppliers need to forecast the required load in order to project and operate power plants. With the aid of a method that integrates non-linear regression and soft-system methodology, we depict a non-linear model for the gross total electric power requirement, counting on domestic activity, population and human developing index. A goodness-of-fit better then 96% was achieved. The final analysis focused on the strong contingency period occurred in Brazil in 2001.

Resumo: O mercado brasileiro de energia elétrica abriu-se recentemente a investidores e consumidores, que agora têm opções de longo prazo para compra e venda de energia. Para que haja condições mínimas de planejamento neste mercado, é necessário um modelo de longo prazo capaz de prever as necessidades futuras de suprimento de energia elétrica. Por meio de um método que integra regressão não-linear múltipla com SSM (soft system methodology), foi proposto um modelo para o requisito de potência, calculado a partir do nível de atividade negocial brasileira, do total de população e de seu nível de desenvolvimento humano. O ajuste obtido pelo modelo foi superior a 96%. Uma análise final focou no período de contingenciamento de oferta de energia ocorrido no Brasil em 2001, conhecido como apagão.

Keywords: electrical power, multiple nonlinear regression, multivariate data analysis, SSM, longterm load forecasting.