REVISÃO SISTEMÁTICA DE LITERATURA (RSL) ACERCA DE MODELOS MATEMÁTICOS DE PREVISÃO DE DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA

Autores

DOI:

https://doi.org/10.47820/recima21.v3i10.2031

Palavras-chave:

Modelo matemático, Previsão da demanda de eletricidade, Previsão da demanda de energia

Resumo

A eletricidade é fundamental e exclui socialmente aqueles que não a possuem. Ela promove o desenvolvimento de uma nação e, portanto, é imprescindível uma previsão de demanda para dar suporte a tomadas de decisões no planejamento e implantação da infraestrutura elétrica de uma região. Esta pesquisa apresenta propostas matemáticas e ferramentas computacionais para estimativas de aumento do consumo de energia. O objetivo é construir uma revisão sistemática de literatura de obras científicas sobre modelos matemáticos que simulam previsões de demanda de energia. Utilizou-se o roteiro de busca para uma revisão sistemática com plano de ação constituído por três etapas: entrada, processamento e saída. Um protocolo com strings e critérios de inclusão e exclusão foi empregado como filtro de publicações nas bases de dados. As publicações filtradas foram processadas, segundo critérios estabelecidos pelo tema e objetivo, em dois estágios: seleção e extração, utilizando o software StArt. O resultado, usando as expressões de buscas booleanas e sem filtros, foram 982 obras, sendo 785 obras na Scopus e 197 na Web of Science. Aplicando o protocolo nessas bases, filtrou-se 285 publicações. Seguindo os critérios de qualificação, filtrou-se 71 publicações na fase de seleção. Na fase de extração, respeitando as mesmas qualificações da fase anterior, selecionou-se 20 publicações das 71. Por fim, elaborou-se um quadro com as contribuições de cada uma dessas 20 obras com o tema da pesquisa. Os utilizadores desses resultados são acadêmicos e pesquisadores de políticas públicas do setor elétrico, assim como corporações de geração, transmissão e distribuição de eletricidade.

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Biografia do Autor

  • Monclar Nogueira Christovão

    Doutorando em Agronegócio e Desenvolvimento pela Faculdade de Ciências e Engenharia - UNESP (Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho"); Mestre em Agronegócio e Desenvolvimento  pela Faculdade de Ciências e Engenharia - UNESP (Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho"); Especialista em Engenharia de Segurança do Trabalho pelo UNISALESIANO (Centro Universitário Católico Salesiano Auxilium). Especialista em Automação e Controle Industrial pela UNILINS (Fundação Paulista de Tecnologia e Educação). Graduado em Matemática (Licenciatura Plena) pelo UNISALESIANO. Graduado  em Eletrotécnica (Licenciatura Plena) pelo UNISALESIANO. Graduado em Engenharia Elétrica (Bacharelado) pela UNESP. Professor concursado do Ensino Básico, Técnico e Tecnológico (EBTT) em Eletrotécnica no Instituto Federal de São Paulo (IFSP) - Campus Avançado Tupã. 

  • Mario Mollo Neto

    Pós Doutorado em Engenharia de Biossistemas na área de Construções Rurais e Ambiência, pela Universidade de Estadual de Campinas , Doutorado em Engenharia Agrícola (Conceito CAPES 5) na área de Construções Rurais e Ambiência pela Universidade de Estadual de Campinas, Mestrado em Engenharia de Produção pela Universidade Paulista UNIP  e graduação em Engenharia Industrial Modalidade Eletrotécnica pela Universidade São Judas Tadeu (USJT). Professor associado do Curso de Engenharia de Biossistemas da Faculdade de Ciências e Engenharia (FCE) da Universidade Estadual Paulista - UNESP em TUPÃ.  Vice-Diretor da Unidade da UNESP de Tupã. 

  • Paulo Sérgio Barbosa dos Santos

    Graduado em Engenharia Mecatrônica pelo UniSALESIANO de Araçatuba-SP, Mestrado em Engenharia Mecânica pela Universidade Estadual Paulista-UNESP como bolsista CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico), Doutorado em Engenharia Mecânica pela UNESP. Professor Assistente Doutor no Curso de Engenharia de Biossistemas da UNESP (Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” – FCE-UNESP, Campus de Tupã - SP) 

  • Ana Flávia de Luca Oliveira Christovão

    Graduação em Letras com Habilitação de Tradutor (Inglês/Espanhol) pela UNESP – Universidade Estadual Paulista, Licenciatura Plena na Língua Inglesa e especialização em Prática de Ensino da Língua Inglesa pela Universidade Salesiano e Faculdade São Luís, respectivamente. Especialista em Tradução Audiovisual pelo Centro Universitário São Camilo.

     

     

     

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Publicado

17/10/2022

Como Citar

REVISÃO SISTEMÁTICA DE LITERATURA (RSL) ACERCA DE MODELOS MATEMÁTICOS DE PREVISÃO DE DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA. (2022). RECIMA21 - Revista Científica Multidisciplinar - ISSN 2675-6218, 3(10), e3102031. https://doi.org/10.47820/recima21.v3i10.2031