Conta de Luz Matematizada
Publicado em 18 de junho de 2020 por Clecio Souto da Silva
Conta de Luz Matematizada
Os modelos de previsão são fundamentais na indústria elétrica para estimar a demanda e a produção de energia e o preço da luz
Por: Clecio Souto da Silva
Email: [email protected]
Por: João Arnoud de Oliveira Filho
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RESUMO:
A matemática está em todo lugar; você só precisa saber como vê-los. Por exemplo, por trás de algo tão cotidiano como pressionar o interruptor de luz quando você chega em casa, há uma infinidade de matemática aplicada. Estes são um elemento-chave no setor de energia , pois suportam a base de engenharia; sem ir mais longe, a representação das quantidades elétricas é feita com vetores, uma ferramenta geométrica. Mas há muito mais: modelos matemáticos complexos são responsáveis pelas previsões feitas no mercado de eletricidade e que influenciam, de diferentes maneiras, a temida conta de eletricidade.
Palavras Chaves:
INTRODUÇÃO:
No dia-a-dia de qualquer empresa elétrica, são usados muitos modelos matemáticos, essenciais como fonte de informação para tomar as melhores decisões possíveis nos negócios. Eles são usados para prever o preço da eletricidade, que oferecem ao cliente ou com o qual vão a leilão junto com os outros profissionais de marketing; como estimar a energia que uma pessoa consumirá no dia seguinte; e calcular, também, quanta energia deve ser gerada. Mas como essas previsões afetam os cidadãos?
A primeira preocupação: pagar muito. A turbulência no mercado de eletricidade nos últimos meses, com aumentos históricos no preço da eletricidade , deixou um cenário incerto, cheio de dúvidas, nas quais quase todos colocam as mãos na cabeça. Mas é preciso lembrar que o impacto desses aumentos afeta apenas 46% dos consumidores domésticos , aqueles que são cobertos pelo preço voluntário para o pequeno consumidor (PVPC) que varia ao longo do ano. Os demais espanhóis têm contrato com um comerciante do mercado livre a um preço anual fixo e não são afetados pelo aumento da eletricidade. A matemática pode melhorar essa cota definida.
No mercado livre, uma empresa de eletricidade deve fazer uma estimativa do preço médio de mercado nos próximos doze meses , para poder oferecer um preço fixo ao seu cliente no ano seguinte. Essa previsão inclui modelagem matemática. "Para estimativas de médio e longo prazo, são utilizados modelos fundamentais, como programação matemática, linear, linear inteira mista e quadrática, que levam em consideração o modo físico de operação do sistema elétrico em seu algoritmo interno", explica Álvaro Martínez Valle, doutor em engenharia. industrial do departamento de operações comerciais da Viesgo Energía. Quanto melhores os modelos matemáticos que uma empresa usa, melhores os preços que ela pode oferecer.
Esses modelos não são 100% confiáveis; portanto, "pelo preço estimado, além do benefício de marketing da empresa, devemos acrescentar uma margem de segurança", ressalta. "Por esse motivo, conceitualmente, quanto melhores os modelos matemáticos que uma empresa elétrica usa para prever o preço da eletricidade, melhores os preços que ela pode oferecer aos clientes", diz Martínez Valle. Em resumo: quanto menor erro na previsão, melhor ajuste das margens de segurança e melhor preço para o cidadão.
A volatilidade das energias renováveis
Nessa margem de segurança que a empresa de eletricidade do mercado livre deve prever, inclui o risco de intermitência de energias renováveis , variável sujeita às condições climáticas que entraram na equação há alguns anos, alterando a estabilidade do sistema . Sua oscilação afeta diretamente os consumidores sujeitos ao PVPC. “Com energia renovável, o mercado flutua mais, os modelos são mais complicados e há maior volatilidade de preços. Isso explica picos de ascensão como os dos meses de inverno , que o cidadão pode não entender ", alerta Martínez Valle.
Por exemplo, a escassez de energia eólica, porque o vento sopra pouco, causa enormes diferenças de preço ; desde então, as usinas precisam ser iniciadas para cobrir a demanda de energia. "Quando o percentual de uso de fontes renováveis era pequeno, essas intermitências na fatura não eram tão perceptíveis", explica o engenheiro. Essa volatilidade cria incerteza e um sentimento negativo no cidadão comum, mas o equilíbrio não precisa ser. “Antes, você sabia que o preço era, por exemplo, de € 50 / MWh o ano todo; agora, é possível encontrar em alguns meses um preço médio de 30 e outro de 70. Mas a média anual pode ser menor que 50. De qualquer forma, as energias renováveis são definitivamente benéficas ", enfatiza.
Em seguida, outros modelos matemáticos entram em jogo: os de previsão da produção de energia renovável. “As usinas eólica e solar precisam de algoritmos para estimar quanto vento e sol, respectivamente, farão amanhã e quanta energia serão capazes de gerar; usinas nucleares não produzem, porque sempre produzem o mesmo ”, explica Sergio Navarro Sánchez, co-fundador do Talento de Inteligência Artificial, uma empresa murciana que cria modelos matemáticos. Não ter previsões confiáveis exige seguro para garantir o suprimento, pois “se você tiver um moinho de vento, diga à Red Eléctrica Española (REE) que produzirá 200 kW e, no final, terá apenas 50, a REE terá que iniciar rapidamente uma usina porque o cliente não pode ficar sem eletricidade; e isso é muito caro ”, exemplifica. Por esse motivo, "à medida que os modelos preditivos melhorarem, esses seguros ficarão mais baratos e o preço da eletricidade cairá", diz Navarro Sánchez.
Matemática para garantir o fornecimento
Antes dos 'millennials' povoarem a terra, na Espanha era comum haver cortes de energia simultâneos e até um dia ou dois para ficar sem suprimento. Desde 1985, a Red Eléctrica de España sempre tenta garantir a segurança e a continuidade do fornecimento de eletricidade em nosso país. E para isso, também ajuda com a matemática.
“Desde quase o início do REE, modelos preditivos foram usados. Primeiro, eles foram usados para prever a demanda de energia do sistema elétrico; depois, com o desenvolvimento de energias renováveis, para a sua produção ”, afirma Jesús Rupérez, engenheiro industrial e chefe do Departamento de Modelos de Previsão e Cobertura da REE. "Para previsões de produção e demanda, vários modelos e algoritmos baseados em séries temporais, redes neurais e vizinhos próximos são usados simultaneamente", detalha. Em outras palavras, diferentes técnicas estatísticas cujos resultados são analisados e combinados para fornecer a melhor previsão possível em todos os momentos. Para previsões de produção e demanda, são utilizados modelos e algoritmos baseados em séries temporais, redes neurais e vizinhos próximos.
Esse tipo de modelo e algoritmo está na ordem do dia. Por exemplo, redes neurais são uma base fundamental da inteligência artificial ; e a análise de séries temporais é uma ferramenta básica de previsão usada em qualquer ramo da ciência. Muitas variáveis estão presentes nesses modelos matemáticos. "Na previsão de produção de energia, as variáveis meteorológicas, como temperatura, vento e insolação; na demanda, usos e hábitos de consumo ”, explica Rupérez.
Esses modelos beneficiam o cidadão e garantem que, quando pressionar o botão quando chegarem em casa, a luz acenderá. “A missão da REE é garantir a segurança do suprimento. Por esse motivo, saber com a máxima certeza o que vai acontecer nos permite otimizar o uso dos recursos que precisam ser mobilizados e alcançá-lo ”, afirma o engenheiro da Red Eléctrica. Além disso, uma menor margem de incerteza na demanda e na produção se traduz em uma mobilização menos ineficiente de recursos, o que significa economia de custos. Novamente, uma melhoria esperançosa que afeta a conta de luz do cidadão. Portanto, "estamos continuamente buscando melhorias e novas abordagens para os modelos e algoritmos, para ter a melhor previsão possível", conclui Rupérez.
Além disso, por trás dos cálculos das cargas e das energias que precisam passar pelas usinas, existem modelos de cálculo matemático em tempo real e algoritmos de simulação .
A matemática está em todo lugar; você só precisa saber como vê-los. Por exemplo, por trás de algo tão cotidiano como pressionar o interruptor de luz quando você chega em casa, há uma infinidade de matemática aplicada. Estes são um elemento-chave no setor de energia , pois suportam a base de engenharia; sem ir mais longe, a representação das quantidades elétricas é feita com vetores, uma ferramenta geométrica. Mas há muito mais: modelos matemáticos complexos são responsáveis pelas previsões feitas no mercado de eletricidade e que influenciam, de diferentes maneiras, a temida conta de eletricidade.
No dia-a-dia de qualquer empresa elétrica, são usados muitos modelos matemáticos, essenciais como fonte de informação para tomar as melhores decisões possíveis nos negócios. Eles são usados para prever o preço da eletricidade, que oferecem ao cliente ou com o qual vão a leilão junto com os outros profissionais de marketing; como estimar a energia que uma pessoa consumirá no dia seguinte; e calcular, também, quanta energia deve ser gerada. Mas como essas previsões afetam os cidadãos?
A primeira preocupação: pagar muito. A turbulência no mercado de eletricidade nos últimos meses, com aumentos históricos no preço da eletricidade , deixou um cenário incerto, cheio de dúvidas, nas quais quase todos colocam as mãos na cabeça. Mas é preciso lembrar que o impacto desses aumentos afeta apenas 46% dos consumidores domésticos , aqueles que são cobertos pelo preço voluntário para o pequeno consumidor (PVPC) que varia ao longo do ano. Os demais espanhóis têm contrato com um comerciante do mercado livre a um preço anual fixo e não são afetados pelo aumento da eletricidade. A matemática pode melhorar essa cota definida.
No mercado livre, uma empresa de eletricidade deve fazer uma estimativa do preço médio de mercado nos próximos doze meses , para poder oferecer um preço fixo ao seu cliente no ano seguinte. Essa previsão inclui modelagem matemática. "Para estimativas de médio e longo prazo, são utilizados modelos fundamentais, como programação matemática, linear, linear inteira mista e quadrática, que levam em consideração o modo físico de operação do sistema elétrico em seu algoritmo interno", explica Álvaro Martínez Valle, doutor em engenharia. industrial do departamento de operações comerciais da Viesgo Energía. Quanto melhores os modelos matemáticos que uma empresa usa, melhores os preços que ela pode oferecer.
Esses modelos não são 100% confiáveis; portanto, "pelo preço estimado, além do benefício de marketing da empresa, devemos acrescentar uma margem de segurança", ressalta. "Por esse motivo, conceitualmente, quanto melhores os modelos matemáticos que uma empresa elétrica usa para prever o preço da eletricidade, melhores os preços que ela pode oferecer aos clientes", diz Martínez Valle. Em resumo: quanto menor erro na previsão, melhor ajuste das margens de segurança e melhor preço para o cidadão.
Além disso, por trás dos cálculos das cargas e das energias que precisam passar pelas usinas, existem modelos de cálculo matemático em tempo real e algoritmos de simulação .
Despensas elétricas que não podem ser preenchidas
Outro aspecto fundamental do sistema elétrico é que a geração e o consumo de eletricidade a cada momento devem ser os mesmos, pois não há armazenamento dessa energia elétrica. Isso pode ser facilmente gerado, transportado e transformado, mas é difícil armazená-lo em grandes quantidades. "Como a energia não pode ser acumulada, devemos garantir que a produção de energia sempre se ajuste à demanda", explica Rosa Espínola, doutor em Estatística e Pesquisa Operacional e professor da Universidade Complutense de Madri.
O saldo dos operadores determina qual margem de recursos deve ser mobilizada em um futuro próximo para garantir que as necessidades dos usuários sejam atendidas. "Isso é interessante para os geradores de energia: como todos os produtores fazem lances no mercado diário a cada hora, poder prever seu preço com um dia de antecedência significa que eles podem obter o maior lucro".
E não apenas o maior benefício, mas a segurança de poder vender sua energia. "No mercado diário, as curvas de oferta e demanda se cruzam e seu corte fornece o chamado preço correspondente ao qual a eletricidade deve ser paga", descreve Espínola. O algoritmo de correspondência Euphemia determina. O detalhe é que toda a energia que seria oferecida acima desse preço não é comprada; somente a oferta é adquirida pelo preço correspondente ou abaixo dele. Geradores de luz com um preço mais alto precisam consumir sua energia. "A idéia é usar modelos de previsão o mais sofisticados possível, para que o erro cometido na previsão com um dia de antecedência seja o menor e a lucratividade seja maximizada", diz o pesquisador.
A matemática está em todo lugar; você só precisa saber como vê-los. Por exemplo, por trás de algo tão cotidiano como pressionar o interruptor de luz quando você chega em casa, há uma infinidade de matemática aplicada. Estes são um elemento-chave no setor de energia , pois suportam a base de engenharia; sem ir mais longe, a representação das quantidades elétricas é feita com vetores, uma ferramenta geométrica. Mas há muito mais: modelos matemáticos complexos são responsáveis pelas previsões feitas no mercado de eletricidade e que influenciam, de diferentes maneiras, a temida conta de eletricidade.
No dia-a-dia de qualquer empresa elétrica, são usados muitos modelos matemáticos, essenciais como fonte de informação para tomar as melhores decisões possíveis nos negócios. Eles são usados para prever o preço da eletricidade, que oferecem ao cliente ou com o qual vão a leilão junto com os outros profissionais de marketing; como estimar a energia que uma pessoa consumirá no dia seguinte; e calcular, também, quanta energia deve ser gerada. Mas como essas previsões afetam os cidadãos?
A primeira preocupação: pagar muito. A turbulência no mercado de eletricidade nos últimos meses, com aumentos históricos no preço da eletricidade , deixou um cenário incerto, cheio de dúvidas, nas quais quase todos colocam as mãos na cabeça. Mas é preciso lembrar que o impacto desses aumentos afeta apenas 46% dos consumidores domésticos , aqueles que são cobertos pelo preço voluntário para o pequeno consumidor (PVPC) que varia ao longo do ano. Os demais espanhóis têm contrato com um comerciante do mercado livre a um preço anual fixo e não são afetados pelo aumento da eletricidade. A matemática pode melhorar essa cota definida.
No mercado livre, uma empresa de eletricidade deve fazer uma estimativa do preço médio de mercado nos próximos doze meses , para poder oferecer um preço fixo ao seu cliente no ano seguinte. Essa previsão inclui modelagem matemática. "Para estimativas de médio e longo prazo, são utilizados modelos fundamentais, como programação matemática, linear, linear inteira mista e quadrática, que levam em consideração o modo físico de operação do sistema elétrico em seu algoritmo interno", explica Álvaro Martínez Valle, doutor em engenharia. industrial do departamento de operações comerciais da Viesgo Energía.
Esses modelos não são 100% confiáveis; portanto, "pelo preço estimado, além do benefício de marketing da empresa, devemos acrescentar uma margem de segurança", ressalta. "Por esse motivo, conceitualmente, quanto melhores os modelos matemáticos que uma empresa elétrica usa para prever o preço da eletricidade, melhores os preços que ela pode oferecer aos clientes", diz Martínez Valle. Em resumo: quanto menor erro na previsão, melhor ajuste das margens de segurança e melhor preço para o cidadão.
O peixe grande come (menos) o pequeno
Esses modelos, no final, também buscam maior competitividade entre os diferentes geradores e profissionais de marketing , e "uma maior concorrência no mercado de eletricidade traz benefícios para o cidadão", diz Espínola. Qual o papel da matemática nisso?
"Os modelos matemáticos ajudam os cidadãos a pagar menos porque tornam sustentáveis muitas pequenas empresas, capazes de oferecer serviços mais adaptados ao cliente", diz Antonio Colino, diretor de Energia e Operações da empresa de comércio elétrico Fenie Energía . “Uma empresa elétrica que possui modelos matemáticos muito bons pode obter benefícios da arbitragem nos mercados. Se, por exemplo, conseguir cobrir suas folhas de pagamento, terá maior capacidade de ajustar o prêmio de risco do cliente ”, explica ele. Modelos matemáticos tornam muitas pequenas empresas sustentáveis, capazes de oferecer serviços ao cliente mais personalizados.
CONCLUSÃO:
Assim, a matemática bem aplicada torna uma empresa de eletricidade mais sustentável e permite que profissionais de marketing independentes competam com os gigantes do mercado de eletricidade . "Endesa, Iberdrola e similares dominam esse mercado, o mercado de peixe é deles. Temos que comprar uma sardinha, mesmo que isso nos custe mais do que eles, e cozinhá-la melhor no restaurante ”, diz Colino.
Maior competitividade, mais peixes para escolher. E mais duvidas. Em pleno desenvolvimento tecnológico, algoritmos também são disponibilizados aos cidadãos na forma de Aplicativos para ajudá-los a escolher um restaurante energético. Um exemplo é o ebooble , um aplicativo que compara preços de diferentes profissionais de marketing e agrupa clientes para reduzir o custo. Comida elétrica (e conta) é servida e é bem temperada com matemática. Que aproveite!
REFERÊNCIAS:
BEZERRA, Simone Maria Chalub Bandeira; BANDEIRA, Salete Maria Chalub. Uma terapia gramatical/desconstrutiva de práticas escolares matemática na formação inicial no âmbito do estágio. In: Simpósio Linguagens e Identidades da/na Amazônia Sul-Ocidental, 8. 2014, Rio Branco. Anais... Rio Branco: Edufac, 2014, p. 103-115. 1 CD-ROM.
Cartilha sobre bandeiras tarifárias e consumo consciente, 2015. Disponível em:< http://www.eletrobrasacre.com/bandeirastarifarias/CartilhasobreBandeirasTarifriaseConsumoConsciente.pdf>. Acesso em: 20 de abr. 2016.
LORENZATO, Sérgio. Para aprender matemática. 3. ed. rev. Campinas, SP: Autores Associados, 2010. (Coleção formação de professores).
MARQUES, Douglas Padilla. Tarifa convencional, 2015. Disponível em: . Acesso em: 10 abr. 2016
Por dentro da conta de luz, 2013. Disponível em: . Acesso em: 10 abr. 2016
SELVA, Ana Coelho Vieira; BORBA, Rute Elizabete S. Rosa. O uso da calculadora nos anos iniciais do ensino fundamental. Belo Horizonte: Autêntica Editora, 2010. (Tendências em Educação Matemática, 21).
