[pt] O sistema de geração de energia elétrica do Brasil é hidrotérmico e de grande porte, com predominância de usinas hidrelétricas. O seu tamanho e características peculiares permitem considerá-lo único em todo o mundo. Conseqüentemente a coordenação de todo esse sistema é uma tarefa de extrema complexidade e, portanto, há a necessidade de um correto planejamento e operação para evitar ou amenizar problemas relacionados a segurança de suprimento. Neste contexto, esta dissertação estuda as condições que resultaram no racionamento de energia elétrica no ano de 2001 e no início de 2002, além dos seus efeitos no curto e médio prazo e posteriormente infere sobre um possível novo racionamento. Para isto foram realizadas previsões do consumo de energia, durante o período de crise e foi desenvolvida uma modelagem computacional para simular os seus efeitos. Para obter os indicativos do racionamento passado e inferir sobre um novo, foram realizadas simulações no Modelo Computacional de Otimização Hidrotérmica de Médio Prazo - NEWAVE, desenvolvido pelo CEPEL. / [en] The Brazilian electric energy generation system is a hydrothermal system of great size, with predominance hydroelectric plants. Its peculiar size and characteristics is the only one in the world. Consequently, its coordination is very complex and, therefore, it´s necessary the correct planning and operation to prevent or reduce problems related to supplement security. In this context, this work studies the conditions that resulted in the rationing of electric energy in 2001 and in the beginning of 2002, as well as the effect in the short term and the medium term and infers on a new rationing possible. For this, energy consumption estimations were done, during the period of crisis and was developed a computational modeling to simulate its effect. To get the indicative of the last rationing and to infer on a new one was done simulations in the Computational Model NEWAVE, developed by CEPEL.

[pt] Nesta dissertação é desenvolvida uma metodologia para previsão de demanda mensal de energia elétrica considerando cenários de racionamento. A metodologia usada consiste em, a partir das taxas de crescimento da série temporal, identificar e eliminar os efeitos do racionamento de energia elétrica através da aplicação de Modelos Lineares Dinâmicos. São analisadas também estruturas de intervenção nos modelos estatísticos de Box & Jenkins e Holt & Winters. Os modelos são então comparados segundo alguns critérios, basicamente no que tange à sua eficiência preditiva. Conclui-se ao final sobre a eficiência da metodologia proposta, dado a grande dificuldade para solucionar o problema a partir dos modelos estatísticos de Box & Jenkins e Holt & Winters. Esta solução é então proposta como a mais viável para criar cenários de racionamento e pósracionamento de energia para ser utilizado por agentes do sistema elétrico nacional. / [en] In this dissertation, a methodology is developed to forecast monthly demand of electric energy, considering the rationing scenery. The methodology is based on, taking the growth rate from the time series, identify and eliminate the effects of electric energy rationing, using Dynamic Linear Models. It is also analyzed intervention structures in the statistics models of Box & Jenkins and Holt & Winters. The models are compared according to some criterions, mainly forecast accuracy. At the end, we concluded that the methodology proposed is more efficient, due to the difficult to solve the problem using the statistics models with intervention. This solution is proposed as the best among them to create scenery during the energy rationing and after energy rationing, to be used by the national electric system agents.