Modelação e previsão do consumo energético: Tendências e perspetivas no contexto Português

Abstract

A energia é um dos alicerces essenciais da sociedade, essencial para sustentar e estimular todos os setores da atividade. Esta garante o funcionamento de tudo o que é possível encontrar no dia-a-dia. Esta dissertação pretende dar conhecimento da situação energética em Portugal: através do consumo de energia total, em especial o consumo de energias renováveis; e observar as diferentes características energéticas dos municípios ao longo do país. Foi possível concluir que estes dados são sazonais, com uma tendência positiva, e que os valores tanto de consumo como o preço tiveram uma grande variação durante o COVID-19 e a guerra em 2022. Os municípios de Lisboa e Porto lideram o top dois do consumo total em quase todas as categorias, sendo ultrapassados apenas pela Figueira da Foz e Setúbal no consumo da Indústria e da Agricultura. Utilizando séries temporais, foram realizados dois modelos de predição. Para o modelo de consumo, foi utilizado o procedimento Prophet. Este demonstrou um bom desempenho, capaz de se adaptar adequadamente a grandes alterações (como o caso do COVID-19 ou a guerra). Relativamente ao modelo de predição de preço diário, foi utilizada a rede neuronal LSTM, devido a uma grande alteração de comportamento dos dados nos últimos anos disponibilizados. Esta foi capaz de acompanhar as tendências, mantendo níveis de precisão comparáveis ao conjunto de teste.

Energy is one of the pillars of society, essential to sustain and stimulate every sector. This assures the functioning of everything we find in our day-to-day. This dissertation aims to explore the energy context in Portugal, through the production and consumption of energy, with a focus on renewable energies. Along with that, it has the objective of observing the energy characteristics of the municipalities across the country, along with daily energy prices. It was possible to conclude that the data is seasonal, with a positive trend, and that both the consumption and price values had large changes during COVID-19 and the 2022 war. The municipalities of Lisbon and Porto led the top two in terms of consumption and almost every other category, being surpassed only by Figueira da Foz and Setúbal, in consumption for Industry and Agriculture. Using time series, two prediction models were performed. For the consumption model, the Prophet procedure was used. This procedure had a good performance, able to adequately adapt to large changes (such as with COVID-19 or the war). In regards to the daily price prediction model, the neural network LSTM was used, due to a large behavioral change in the data in the last available years. This neural network was able to follow trends, keeping precision levels comparable to the sample tests.