Análise do impacto da temperatura na carga do Subsistema Sul

Abstract

O presente trabalho apresenta uma análise técnica do impacto da temperatura sobre a carga do Subsistema Sul do Sistema Interligado Nacional (SIN), com o objetivo de quantificar o ganho de carga associado a cada grau Celsius de variação na temperatura média regional. A metodologia adotada fundamentou-se na criação de uma base de dados consolidada, construída a partir de dados históricos de carga do Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS) e de dados de temperatura do modelo de reanálise ERA5-Land, obtidos via API da Open-Meteo. Para garantir a representatividade regional, foi desenvolvido um algoritmo em Python responsável por coletar e processar séries temporais de temperatura das cem cidades mais populosas da Região Sul, ponderadas pela população de cada município, de modo a compor um índice de temperatura média regional. A análise estatística, realizada por meio de correlação de Pearson, regressão linear e análise de variância (ANOVA), permitiu identificar três regimes distintos de relação entre carga e temperatura: para temperaturas médias regionais inferiores a 18°C, a influência da temperatura sobre a carga mostrou se estatisticamente fraca; já para temperaturas acima de 18°C, foi verificada uma correlação linear muito forte (coeficiente de Pearson de 0,949 e coeficiente de determinação de 0,9005), evidenciando a forte dependência entre a carga de climatização e a temperatura nos meses quentes. O modelo de regressão estabelecido para essa faixa resultou em um ganho de carga de 672,34 ± 18,68 MWmed por grau Celsius, valor comparável à potência de uma turbina da Usina de Itaipu Binacional. Estima-se, ainda, que o impacto total da carga de climatização sobre o Subsistema Sul possa atingir cerca de 7000 MWmed. O estudo contribui para o aprimoramento dos modelos de planejamento energético e de segurança operativa do SIN em cenários de extremos climáticos.

This study presents a technical analysis of the impact of temperature on the electrical load of the South Subsystem of the Sistema Interligado Nacional (SIN), aiming to quantify the load gain associated with each degree Celsius of variation in the regional average temperature. The methodology was based on the creation of a consolidated database built from historical load data provided by the Operador Nacional do Sistema (ONS) and temperature data from the ERA5-Land reanalysis model, obtained via the Open-Meteo API. To ensure regional representativeness, a Python algorithm was developed to collect and process temperature time series for the hundred most populous cities in the South region, weighted by each municipality's population, in order to build a regional average temperature index. The statistical analysis, carried out through Pearson correlation, linear regression, and analysis of variance (ANOVA), identified three distinct regimes in the relationship between load and temperature: for regional average temperatures below 18°C, the influence of temperature on load proved statistically weak; for temperatures above 18°C, however, a very strong linear correlation was found (Pearson coefficient of 0.949 and coefficient of determination of 0.9005), evidencing the strong dependency between cooling load and temperature during the warmer months. The regression model established for this range yielded a load gain of 672.34 ± 18.68 MWmed per degree Celsius, a value comparable to the output of a single turbine at the Itaipu Binacional power plant. The total impact of the cooling load on the South Subsystem is estimated to reach approximately 7,000 MWmed. This study contributes to the improvement of energy planning models and operational security for the SIN under scenarios of climate extremes.