Avaliação de Modelos de Previsão de Séries Temporais em Comunidades Isoladas do Senegal: Uma Abordagem Metodológica para Análise de Redução de Risco

As comunidades isoladas no Senegal enfrentam desafios significativos no acesso e na confiabilidade da energia, particularmente devido ao fornecimento irregular de energia de painéis solares. Este estudo visa avaliar a eficácia dos modelos de previsão de séries temporais na previsão e gestão de riscos de energia nessas comunidades. Uma revisão abrangente da literatura informou a seleção de modelos estatísticos apropriados. O estudo empregou um modelo ARIMA (Média Móvel Integrada Auto-Regressiva) para prever dados de geração de energia solar diária das comunidades isoladas senegalesas. O desempenho do modelo foi avaliado usando o Erro Absoluto Médio (MAE) e erros padrão robustos, fornecendo uma base para entender as incertezas na previsão. O modelo ARIMA demonstrou um MAE de 15% na previsão da saída de energia solar diária, indicando espaço para melhorias, particularmente durante períodos com alta variabilidade na intensidade da luz solar. A análise revelou que o tamanho da comunidade teve o maior impacto na precisão da previsão, necessitando de ajustes para contabilizar as variações nas demandas de energia e na disponibilidade de recursos. O modelo ARIMA oferece uma estrutura robusta para análise de redução de risco em comunidades isoladas senegalesas, embora mais pesquisas sejam necessárias para refinar sua aplicação sob diversas condições operacionais. As recomendações incluem o desenvolvimento de modelos localizados adaptados às necessidades específicas da comunidade. Desenvolver modelos de previsão de séries temporais localizados para comunidades isoladas com base em dados e feedback específicos da comunidade. Incorporar fatores adicionais, como cronogramas de manutenção e soluções de armazenamento de energia, nas entradas do modelo. A estimativa do modelo foi utilizada =argmin_ᵢ (yᵢ, f_ (xᵢ) ) +₂², com o desempenho avaliado utilizando erro fora da amostra.