Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This dissertation aims to build a set of tools based on mathematical models to assist a rural electrification cooperative in taking strategic decisions on investing in electrical generation in face of erratic and non-periodic future scenarios. Time series analysis using the Box-Jenkins methods for forecasting was employed to construct the models to predict future energy consumption. Qualitative analysis of future scenarios using Kohler method, that is suited to regional applications, was used. An heuristic approach with hierarchical levels was employed to define the parameters of a mathematical model for the application of integer linear programming at a lower level. This mathematical program was used to optimize the location of photovoltaic solar power plants within a transformer substation area and its branches to minimize disbursements in assets investments, and operations and maintenance costs. The model was tested in a cooperative with six substations, 572 branches, 7,574 cooperative members and a 2,737 km length network. In results obtained was SARIMA models (1,1,1) x (0,1,1) 12. In total, obtained an increase of 1.292 kW for the six substations in the next five years, representing a disbursement R$ 17,170,000.00 if the cooperative to chooses to build a photovoltaic solar power plant to meet this increase of consumption. / A presente dissertação tem por objetivo o desenvolvimento de um modelo de previsão pautando-se em um conjunto de ferramentas com base em modelos matemáticos que auxilie uma cooperativa de eletrificação rural na tomada de decisões estratégicas de investimentos em geração frente a cenários aperiódicos futuros. Como metodologia foi utilizada a análise de séries temporais com métodos de Box-Jenkins para a construção de modelos que foram utilizados na previsão de consumo energético. Análise qualitativa de cenários futuros utilizando a metodologia de Kohler adequada a aplicações regionalizadas. Utilizou-se uma abordagem heurística e em níveis hierárquicos para definição dos parâmetros de um modelo matemático, para aplicação de programação linear inteira. A programação matemática foi usada num nível hierárquico inferior para otimizar a localização de usinas geradoras de energia elétrica por painéis fotovoltaicos em áreas de subestações e ramais visando minimizar desembolsos em geração, manutenção distribuição e operação. O modelo foi testado numa cooperativa com seis subestações, 572 ramais, cerca de 7.574 cooperados e com uma extensão em redes de 2.737 km. Como resultados foram obtidos modelos SARIMA (1,1,1) x (0,1,1) 12. No total foram previstos um aumento de 1.292 kW para as seis subestações nos próximos cinco anos, o que representa um desembolso R$ 17.170.000,00 caso a cooperativa opte na construção de uma usina solar fotovoltaica para suprir este aumento de consumo.