O principal objetivo deste trabalho passava pela criação e desenvolvimento de diferentes modelos de previsão de preços de eletricidade. No que diz respeito aos modelos construídos, existem algumas conclusões a retirar:

 

A criação de um modelo de referência apresenta-se como uma ideia inovadora, com o objetivo de compreender a inexplicabilidade associada aos modelos de previsão e perceber em que alturas é que a mesma é mais elevada. Por muito bons que alguns modelos de previsão possam ser, existirá sempre um erro de previsão associado a fatores e causas que não dependem dos inputs dos modelos e que ocorrem com mais frequência em determinadas alturas do dia, da semana e do mês. Este modelo serviu também como base de comparação para os outros modelos desenvolvidos neste trabalho.

 

O modelo 1 (M1) revelou ser a melhor abordagem ao problema em comparação com os restantes. Apresentando um conjunto de variáveis considerável (13 variáveis), trata-se de um modelo com alguma exigência a nível computacional com os treinos das redes a demorarem entre 2 a 5 minutos. No entanto, os resultados obtidos a partir do mesmo foram bastante satisfatórios, concluindo-se que este será um modelo de previsão de preços a ter em conta.

 

Em relação ao modelo 2, apesar de ser um modelo minimalista (com apenas 2 variáveis de entrada), o mesmo demonstrou ser eficiente e provou até ser a melhor solução durante o mês de Maio de 2013. No entanto, este modelo acabou por demonstrar algumas fragilidades em alturas do ano onde as variáveis meteorológicas detinham uma importância maior. De qualquer das maneiras, apresenta-se como uma solução de fácil implementação e com exigências computacionais mínimas com os treinos das redes a demorarem entre 10 a 30 segundos.

 

Finalmente, em relação modelo 3, resta realçar que o mesmo se apresentou como a pior solução entre os três. A utilização deste modelo prevê a realização de pequenas previsões de consumos e de várias produções relevantes sendo que estas previsões por si só seriam motivo de estudo e exigiriam um aprofundamento maior do que aquele dado neste trabalho. No desenvolvimento deste modelo adoptou-se uma estratégia de criação de modelos simples com a finalidade de perceber a influência dos mesmos na previsão de preços de eletricidade para o MIBEL. Existem vários trabalhos desenvolvidos que se concentram apenas neste modelo e que obtiveram melhores resultados em relação a estes. Independentemente, dos resultados obtidos neste trabalho, o modelo 3, sendo alvo de maior escrutínio no que toca as pequenas previsões, será obviamente capaz de produzir melhores resultados.

 

 

 

 

 

Adicionalmente, foi feita uma análise das características dos preços de eletricidade bem como das variáveis que influenciam a sua variabilidade. A volatilidade dos preços de eletricidade para o mercado MIBEL deve-se em grande parte à influência de variáveis meteorológicas, mais precisamente da velocidade do vento. De facto, num cenário onde a produção de energia eólica tem vindo a ganhar muito terreno face às restantes, a existência ou não de vento tem uma forte influência na quantidade de energia proveniente da PRE (eólica). Cenários onde a produção eólica é elevada resultam num descréscimo dos preços de eletricidade e vice-versa. Da mesma maneira, também a produção de nuclear e de hídrica têm um grande influência na variabilidade dos preços MIBEL.