Previsão de demanda de energia elétrica por meio de redes neurais artificiais
Contribuinte(s) |
Becker, Joao Luiz |
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Data(s) |
06/06/2007
2005
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Resumo |
Este estudo propõe um método alternativo para a previsão de demanda de energia elétrica, através do desenvolvimento de um modelo de estimação baseado em redes neurais artificiais. Tal método ainda é pouco usado na estimativa de demanda de energia elétrica, mas tem se mostrado promissor na resolução de problemas que envolvem sistemas de potência. Aqui são destacados os principais fatores que devem pautar a modelagem de um sistema baseada em redes neurais artificiais, que são: seleção das variáveis de entrada; quantidade de variáveis; arquitetura da rede; treinamento; previsão da saída. O modelo ora apresentado foi desenvolvido a partir de uma amostra de 125 municípios do Estado do Rio Grande do Sul (Brasil), nos anos de 1999 a 2002. Como variáveis de entrada, foram selecionados a temperatura ambiente (média e desvio-padrão anual), a umidade relativa do ar (média e desvio-padrão anual), o PIB anual e a população anual de cada município incluído na amostra. Para validar a proposta apresentada, são mostrados resultados baseados nas simulações com o modelo proposto. |
Formato |
application/pdf |
Identificador |
http://hdl.handle.net/10183/4963 000507113 |
Idioma(s) |
por |
Direitos |
Open Access |
Palavras-Chave | #Sistemas de informação #Modelo de previsão #Redes neurais artificiais #Estudo de caso |
Tipo |
Dissertação |