Modelagem estatística para previsão de preços de energia no mercado livre : uma aplicação de GLM no submercado Sudeste

Abstract

Resumo: A previsão de preços no setor energético é uma ferramenta essencial para os agentes do mercado, especialmente os traders, que dependem de estimativas precisas para embasar decisões estratégicas. Antecipar a tendência dos preços de energia permite mitigar riscos, identificar oportunidades e aumentar a assertividade nas negociações. Este estudo concentra-se na análise dos preços praticados no BBCE (Balcão Brasileiro de Comercialização de Energia), um dos principais ambientes de negociação do mercado livre de energia no Brasil. A precificação nesse ambiente é influenciada por fatores hidrológicos, operacionais e estruturais do Sistema Interligado Nacional (SIN). O objetivo central deste trabalho é prever a tendência desses preços, se subirão ou cairão, por meio de modelos estatísticos de séries temporais, com ênfase nos Modelos Lineares Generalizados (GLM). A metodologia envolve a coleta e o tratamento de dados históricos do BBCE, a aplicação de normalização baseada nos limites regulatórios do Preço de Liquidação das Diferenças (PLD), e a utilização de variáveis defasadas (lags) como Energia Natural Afluente (ENA) e Energia Armazenada (EAR). Os resultados demonstram que a inclusão dos limites do PLD no modelo GLM aumentou sua capacidade preditiva, com um Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE) em torno de 1,7%. A estrutura linear com normalização se mostrou eficaz na captura dos padrões de precificação, contribuindo para a assertividade das decisões no mercado livre de energia

Abstract: : Price forecasting in the energy sector is an essential tool for market agents, especially traders, who rely on accurate estimates to support strategic decisions. Anticipating energy price trends allows for risk mitigation, opportunity identification, and increased assertiveness in negotiations. This study focuses on the analysis of prices traded on the BBCE (Brazilian Energy Trading Platform), one of the main marketplaces within the Brazilian free energy market. Pricing in this environment is influenced by hydrological, operational, and structural factors of the National Interconnected System (SIN). The central objective of this work is to forecast the trend of these prices—whether they will rise or fall—using statistical time series models, with an emphasis on Generalized Linear Models (GLMs). The methodology involves collecting and processing historical data from BBCE, applying normalization based on the regulatory limits of the Settlement Price for Differences (PLD), and incorporating lagged variables such as Natural Inflow Energy (ENA) and Stored Energy (EAR). The results show that including PLD limits in the GLM improved its predictive performance, achieving a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of approximately 1.7%. The linear structure combined with normalization proved effective in capturing pricing patterns, contributing to more assertive decision-making in the free energy market