Análise de Modelos para Previsão das Componentes de Tendência e Sazonalidade em Séries Temporais de Preços de Energia Elétrica no Mercado Brasileiro - Pereira, José Gabriel Silva; Monteiro, Flávia Pessoa (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance); 2026: Anais do XXV Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação, 2026)
A previsão de preços de energia elétrica no mercado brasileiro exige modelos avançados para lidar com alta volatilidade não linear, gerada pela necessidade de equilíbrio em tempo real, dependência climática e inelasticidade da demanda. Este artigo avalia algoritmos preditivos — Prophet, Holt-Winters e LightGBM — na previsão de curto prazo de uma série temporal de preços, comparando-os a um modelo base o qual utiliza SARIMAX para tendência e sazonalidade além do XGBoost para resíduo. Utilizando a metodologia Knowledge Discovery in Databases (KDD), dados históricos (2012 a 2025) foram submetidos à decomposição STL, sendo focado os componentes de tendência e sazonalidade para a realização dos testes. A avaliação empírica, baseada em MAE, MSE, RMSE e MAPE, demonstrou que as técnicas HoltWinters e Prophet não apresentaram ganhos expressivos. Em contraste, a aplicação do LightGBM, obteve o melhor desempenho, reduzindo o erro MAPE de 17,95% do modelo base para 9,05%. O trabalho conclui que abordagens baseadas em árvores de decisão iterativas (Gradient Boosting), com tratamento temporal adequado, superam expressivamente as técnicas tradicionais na predição energética.