Inteligência Artificial e Setor Elétrico – Rigor técnico para previsões

No contexto do projeto de P&D ANEEL intitulado “Mitigação do Risco Hidrológico com Inteligência Artificial”, realizado pela Volt Robotics em parceria com a Auren Energia e a Universidade de São Paulo, foram realizadas 4 publicações, sendo que nesta coluna destacaremos duas delas, que representam muito bem a inovação e a qualidade acadêmica impressa nos resultados.

O artigo “Feature Selection using Complex Networks to Support Price Trend Forecast in Energy Markets” publicado no IEEEXplore e apresentado na conferência, de qualis A1, International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) 2023, em Gold Coast, Australia, abordou uma técnica inovadora de análise de grafos através de algoritmos de Redes Complexas para seleção de atributos de entrada relativos às vazões afluentes às usinas hidrelétricas do Sistema Interligado Nacional, com aplicação subsequente em um modelo de classificação para previsão de tendências de preços de mercado, com resultados muito promissores.


Em adição a este feito oriundo deste P&D e como sequência do trabalho, recebemos na semana passada a notícia de que um paper maior, mais detalhado e com grande rigor técnico havia sido efetivamente publicado, dessa vez em um journal com qualis A1, o Engineering Applications of Artificial Intelligence, da Elsevier.


Nosso artigo “Multi-source data ensemble for energy price trend forecasting” buscou caracterizar a solução completa de Machine Learning aplicada ao problema da previsão de tendência de preços no mercado de energia, focando-se em horizontes de previsão de alta frequência, como Day Ahead e Intraday, podendo chegar, para os períodos de testes do Modelo de Inteligência Artificial, a acurácias acima de 65%, dependendo do produto analisado.


As aplicações de Inteligência Artificial têm potencial para trazer ganhos aos agentes do setor elétrico, sobretudo aqueles que necessitam de modelos preditivos, sejam eles quais forem. Mais importante ainda é entender que a IA é uma área em franca expansão e está no centro da cadeia inovativa presente e certamente futura, logo, um modelo de IA deve estar sempre em aprimoramento.


Neste sentido, a Volt mantém um núcleo de IA trabalhando incessantemente em pesquisa e desenvolvimento, aplicando novas técnicas e buscando sempre superar seus próprios resultados.


Caso o leitor se interesse pelo artigo, sinta-se convidado a acessar o link Multi-source data ensemble for energy price trend forecasting – ScienceDirect para uma visão resumida. Caso tenha interesse em se aprofundar mais no tema, nos procure!