Modelos para previsão de carga a curto prazo através de redes neurais artificiais com treinamento baseado na teoria da informação

O conhecimento prévio do valor da carga é de extrema importância para o planejamento e operação dos sistemas de energia elétrica. Este trabalho apresenta os resultados de um estudo investigativo da aplicação de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron Multicamadas com treinamento baseado na Teoria da Informação para o problema de Previsão de Carga a curto prazo. A aprendizagem baseada na Teoria da Informação se concentra na utilização da quantidade de informação (Entropia) para treinamento de uma rede neural artificial. Dois modelos previsores são apresentados sendo que os mesmos foram desenvolvidos a partir de dados reais fornecidos por uma concessionária de energia. Para comparação e verificação da eficiência dos modelos propostos um terceiro modelo foi também desenvolvido utilizando uma rede neural com treinamento baseado no critério clássico do erro médio quadrático. Os resultados alcançados mostraram a eficiência dos sistemas propostos, que obtiveram melhores resultados de previsão quando comparados ao sistema de previsão baseado na rede treinada pelo critério do MSE e aos sistemas previsores já apresentados na literatura.

ABSTRACT: The previous knowledge of the load value is almighty important to the electric power system planning and operation. This paper presents results of an investigative study of application of Artificial Neural Networks as a Multilayer Perceptron with the training based on Information Theory to the problem of short term load forecasting. The learning based on Information Theory focuses on the use of the amount of information (Entropy) for the training of neural network. Two forecaster models are presented, and that they was developed using real data from an energy utility. To compare and verify the efficiency of the proposed systems, it was also developed a forecasting system using neural network trained based on the traditional criterion of mean square error (MSE). The results has showed the efficiency of proposed systems, which had better results when compared with the forecasting system based on neural network trained by criterion of MSE and with forecasting system already was presented in the literature.