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Titulo MÉTODOS UNIVARIADOS E MULTIVARIADOS PARA PREVISÃO DA DEMANDA DE ENERGIA ELÉTRICA EM CURTO PRAZO: UM ESTUDO COMPARATIVO Subtítulo Autor Guilherme Guilhermino Neto Orientador Henrique Steinherz Hippert Resumo Previsões de demanda em curto prazo são fundamentais para o planejamento e o controle da produção em sistemas de energia elétrica. Como não é viável manter estoques de segurança para compensar demandas inesperadas, a programação da geração é baseada em previsões feitas com antecedência de algumas horas. Ao longo dos anos, muitos métodos foram testados para a resolução do problema. Dentre os mais populares estão os univariados, em que a demanda é escrita como uma função linear de seu comportamento histórico e prevista por técnicas estatísticas. Também é frequente o uso de métodos multivariados, que levam em conta o efeito não linear de variáveis climáticas, como a temperatura do ar, sobre o comportamento do consumidor. Para este caso, a literatura recente sugere o uso de previsores de inteligência computacional, como as redes neurais artificiais. Embora alguns autores afirmem que deve-se considerar métodos multivariados, outros defendem que, para previsões de curto prazo (horizonte de poucas horas), a inclusão de variáveis climáticas traz poucos benefícios, posto que seus efeitos levam mais tempo para serem percebidos. Neste trabalho, experimentamos diversos métodos univariados e multivariados a fim de comparar seu desempenho sobre uma base de dados da cidade do Rio de Janeiro. Para estes dados, mostramos que é possível obter, por meio de um simples previsor linear univariado (um modelo de curva de carga padrão cuja componente-base é prevista pelo amortecimento de Holt-Winters-Taylor), resultados próximos aos de técnicas mais complexas, porém, com as vantagens de maior robustez, parcimônia e economia de recursos computacionais. Palavras-Chave Previsão de demanda. Energia elétrica. Amortecimento exponencial. Redes neurais.