Predição de consumo energético

Contexto

Gestor de rede elétrica regional alimentando 3 milhões de domicílios. Os picos de consumo são cada vez mais difíceis de antecipar devido à multiplicação de fontes renováveis intermitentes (solar, eólica) e à eletrificação dos usos (veículos elétricos, bombas de calor). As previsões de carga atuais possuem um erro médio de 8%, gerando cortes programados custosos ou excesso de capacidade de reserva.

Problema & Desafio

Erro de previsão de consumo a 8% vs 3% necessários para uma gestão otimizada da rede. Desligamentos custosos durante picos não antecipados: penalidades RTE de 500K€/evento. Excesso de capacidade de reserva provisionada: custo de 20M€/ano de produção mobilizada desnecessariamente. Multiplicação das fontes intermitentes (renováveis) tornando os modelos clássicos obsoletos. Eletrificação dos usos (VE, bomba de calor) criando novos padrões de consumo não modelados.

Solução & Entregas

Modelo de previsão de consumo multi-horizonte (H+1 a D+7) integrando 100+ variáveis (meteorologia, calendário, eventos, renováveis, VE). Granularidade geográfica fina: previsão por subestação e por ramal. Precisão de previsão elevada a 97% (erro <3%) graças aos modelos ML de ensemble. Otimização do despacho: recomendação de mobilização de reserva baseada nas previsões com intervalo de confiança. Dashboard operacional em tempo real: previsão vs realizado, alertas de ultrapassagem, recomendações de ação.

Tecnologias