Impacto da Remoção da Sazonalidade e da Inclusão de Variáveis Exógenas na Modelagem de Séries Temporais de Cargas Elétricas

A previsão de séries temporais de cargas elétricas é um desafio essencial para o planejamento e a operação dos sistemas de distribuição de energia. Modelos estatísticos como o SARIMA são amplamente utilizados para capturar padrões temporais, mas a presença de sazonalidade pode influenciar sua precisão. Além disso, fatores externos, como horário e dia da semana, podem afetar a demanda, motivando o uso de modelos multivariados, como o SARIMAX, que incorpora variáveis exógenas. Este estudo compara o desempenho dos modelos SARIMA e SARIMAX, avaliando a influência da sazonalidade e de variáveis exógenas na previsão da carga elétrica. Foram testadas três abordagens: (i) série original, (ii) série dessazonalizada e (iii) inclusão de variáveis exógenas.