Previsão do consumo de gás natural em uma fábrica de cimento – estudo de caso

Resumo

Resumo  Este estudo tem como objetivo investigar a previsão do consumo de gás natural em uma fábrica de cimento no Rio de Janeiro, no contexto da transição do mercado regulado para o mercado livre de gás natural, conforme as diretrizes da “nova lei do gás” no Brasil. Utiliza-se a previsão da demanda como ferramenta potencial para reduzir os custos de aquisição, transporte e armazenamento de gás na malha de gasodutos. Para isso, foram coletados dados históricos diários de consumo da empresa, bem como outras séries temporais diárias relacionadas, a serem utilizadas no treinamento de modelos de previsão univariados e multivariados. Os modelos univariados ajustados neste estudo são o Método Ingênuo (Naïve), o Método da Média e o modelo de Holt-Winters. Os modelos multivariados de previsão são um modelo de regressão dinâmica e modelos SARIMAX, ambos conectando a série temporal alvo com variáveis externas relacionadas. Após o treinamento, os modelos são utilizados para realizar previsões no período de validação, e sua acurácia é comparada entre sí por meio de cinco métricas diferentes, evidenciando o desempenho e a adequação de cada modelo. Os resultados indicam que os modelos multivariados apresentam uma acurácia significativamente superior em comparação aos univariados no período de teste. Os melhores resultados entre os modelos multivariados apresentam um valor de MAPE de 9.9% e de MPE de -0.3%.

Palavras-chave:
Previsão de consumo; Gás natural; Séries temporais; Mercado livre de gás