Os consumidores residenciais estão cada vez mais ganhando acesso a novas tecnologias de medição e operação remota, com a disseminação de redes inteligentes. Essas oportunidades trouxeram melhorias em termos de qualidade de serviço e o estabelecimento de novos níveis de economia financeira. Estudos recentes demonstraram que um aumento significativo na eficiência energética está relacionado às mudanças nos hábitos de consumo, induzidas por novas tecnologias que dão acesso às informações sobre a qualidade e a quantidade da energia consumida. Nesse contexto, a previsão de consumo de energia de curto prazo é uma ferramenta de conscientização baseada no fornecimento de informações úteis prontas para ajudar na busca dos mais eficientes padrões de consumo e economia de energia. Esta tese apresenta o desenvolvimento de uma nova metodologia para a previsão do consumo de energia residencial, utilizando redes neurais artificiais e decomposição de séries temporais. Vários testes foram realizados para obter a melhor configuração para o problema de previsão do consumo de eletricidade. Os testes também foram realizados comparativamente com os métodos combinados disponíveis, permitindo uma avaliação dos resultados obtidos. Os resultados demonstrados por essa metodologia atingiram um baixo erro percentual médio e um erro percentual absoluto médio baixo no horizonte de previsão, que são as métricas mais utilizadas nesse tipo de estudo.

Residential consumers are increasingly gaining access to new measurement technologies and remote operation with the spread of smart grids. These opportunities have brought improvements in the quality of service and the establishment of new levels of financial savings. Recent studies have shown that a significant increase in energy efficiency is related to changes in consumption habits induced by new technologies that provide access to information on the quality and quantity of energy consumed. In this context, short-term energy consumption forecasting is an awareness tool based on providing useful information ready to assist in the pursuit of the most efficient energy consumption and saving patterns. This thesis presents the development of a new methodology for the prediction of residential energy consumption, using artificial networks and time series decomposition. Several tests were performed to obtain the best configuration for the electricity consumption forecasting problem. The tests were also performed compared to the available combined methods, allowing an evaluation of the obtained results. The results demonstrated by this methodology reached a low average percentage error and a low average absolute percentage error in the forecast horizon, which are the most used metrics in this type of study.