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Artigo Produção Nacional

BIBTEX RIS

Annlise Correlacional das Variiveis Climmticas e Sociais na Previsso de Demanda em Tempo Real (Correlational Analysis of Weather and Social Variables in Real-Time Demand Forecasting)

2017; RELX Group (Netherlands); Linguagem: Português

10.2139/ssrn.3108111

1556-5068

Julia K. Ambrosio, C. Laplaza Santos, Bruno Brentan, Lubienska C. L.J. Ribeirod, Edevar Luvizotto,

Energy, Environment, Economic Growth

Portuguese Abstract: Com o crescimento constante da pulação, a ONU estima que até 2030 o mundo necessitará 40% a mais de água para suprir as novas necessidades, o que implicará na necessidade de uma melhor gestão do recurso. As ferramentas de previsão de demanda, quando bem desenvolvidas, permitem obter um maior controle sob o consumo e a otimização o sistema de abastecimento de água. Para se determinar a demanda futura, é necessário a verificação das variáveis que influenciam diretamente no consumo de água e o horizonte que se deseja trabalhar. No entanto, as relações entre variáveis climáticas e sociais e demanda de água nem sempre são conhecidas. Tendo em vista de ampliarem-se os estudos da análise correlacional para o bom desenvolvimento de modelos de previsão de demanda, esse trabalho propõem a aplicação de técnica de inteligência artificial, os mapas auto-organizáveis de Kohonen, mapas conhecidos como SOM (do inglês, self-organizing maps), para o reconhecimento dos padrões correlacionais a partir do agrupamento de dados. Foram utilizados dados históricos da demanda de água de 4 setores da cidade de Franca, localizada no interior de São Paulo - Brasil, bem como, temperatura, velocidade do vento, umidade do ar, pluviosidade e dia do mês, dia da semana, hora, ano e feriados, para se estudar o a correlação existente entre as variáveis e a demanda de água. Por meio do presente estudo pode-se perceber que as variáveis sociais apresentam uma maior influência da demanda de água do que as variáveis climáticas, uma vez que são elas que determinam o modo de vida da população, porém esta relação não é um padrão nos quatro setores analisado. A partir dos resultados, pode-se reconhecer que o consumo sobre influência principalmente da hora do dia e da temperatura.