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.

Manutenção planejada para a redução de falhas e defeitos que ocorrem em equipamentos de uma empresa do setor de energia elétrica

A preocupação com as rotinas de manutenção normalmente está relacionada à falha de um processo ou equipamento (manutenção corretiva). O controle sistemático da manutenção e operação dos ativos é considerado um alto ponto de redução de custos e aumento da disponibilidade operacional para o planejamento estratégico. Como resultado, tem-se na área de manutenção, uma grande quantidade de métodos, software, modelos e ferramentas de gestão disponíveis. Dentre eles, dois métodos se destacam: o RCM (Reliability Centered Maintenance ou Manutenção Centrada em Confiabilidade), de origem norte-americana, e o TPM (Total Productive Maintenance ou Manutenção Produtiva Total), de origem japonesa. Desta forma, o objetivo principal deste trabalho é estudar a sistemática do planejamento estratégico e da manutenção planejada para a redução de falhas e defeitos que ocorrem em equipamentos, a partir das metodologias propostas pelos principais autores da área de planejamento estratégico e manutenção, com o intuito de propor melhorias na utilização desta ferramenta. Com base no referencial teórico (Amendola, Berndt, Coimbra, Certo, Copser, Nakajima, Mendes, Moreira, Moubray, Oliveira, Kaplan entre outros) estudado, foi possível iniciar a compreensão do planejamento da gestão da manutenção planejada da Usina Hidrelétrica de Tucuruí e suas práticas de desempenho em relação às práticas de referência e dos principais indicadores estratégicos destacados por esses autores. Esta pesquisa possibilitou avaliar que o atual procedimento adotado em Tucuruí está alinhado com todos os pensadores estudados, bastando apenas à melhor disseminação de todos os conceitos entre todos os níveis hieraquicos de planejamento e execução.

Análise e estimativa dos componentes do balanço de energia em ecossistema de manguezal amazônico

As medições e estimativas dos componentes do balanço de energia foram feitos acima da copa das árvores no ecossistema de manguezal natural, localizada a 30 km da cidade de Bragança-PA, entre novembro de 2002 e agosto de 2003. Os dados foram utilizados para a análise das variações sazonais e horárias do fluxo de calor sensível e calor latente, bem como a avaliação da partição de energia. Os dados meteorológicos foram coletados pela estação meteorológica automática (EMA) e os fluxos foram calculados utilizando-se a técnica de covariância de vórtices turbulentos. Os modelos de Penman-Monteith e Shuttleworth foram usados para estimar o fluxo de calor sensível e calor latente. O objetivo deste estudo foi analisar o equilíbrio e a partição de energia no manguezal, assim como fazer uma avaliação do comportamento de modelos empíricos para estimar os fluxos de energia. O saldo de radiação apresentou valores mais elevados no período menos chuvoso. A razão de Bowen mostrou valor geralmente baixo, o que indica que uma proporção maior de energia foi utilizada sob a forma de calor latente. O modelo Shuttleworth é mais eficiente na estimativa de fluxos de calor sensível. Para estimar o fluxo de calor latente do modelo de Penman-Monteith foi mais eficiente durante a estação seca e o modelo Shuttleworth durante a estação chuvosa.

Previsão multi-passos a frente do preço de energia elétrica de curto prazo no mercado brasileiro

A predição do preço da energia elétrica é uma questão importante para todos os participantes do mercado, para que decidam as estratégias mais adequadas e estabeleçam os contratos bilaterais que maximizem seus lucros e minimizem os seus riscos. O preço da energia tipicamente exibe sazonalidade, alta volatilidade e picos. Além disso, o preço da energia é influenciado por muitos fatores, tais como: demanda de energia, clima e preço de combustíveis. Este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida para a predição de preços de energia no mercado de curto prazo. Tal abordagem combina os filtros autorregressivos integrados de médias móveis (ARIMA) e modelos de Redes Neurais (RNA) numa estrutura em cascata e utiliza variáveis explanatórias. Um processo em dois passos é aplicado. Na primeira etapa, as variáveis explanatórias são preditas. Na segunda etapa, os preços de energia são preditos usando os valores futuros das variáveis exploratórias. O modelo proposto considera uma predição de 12 passos (semanas) a frente e é aplicada ao mercado brasileiro, que possui características únicas de comportamento e adota o despacho centralizado baseado em custo. Os resultados mostram uma boa capacidade de predição de picos de preço e uma exatidão satisfatória de acordo com as medidas de erro e testes de perda de cauda quando comparado com técnicas tradicionais. Em caráter complementar, é proposto um modelo classificador composto de árvores de decisão e RNA, com objetivo de explicitar as regras de formação de preços e, em conjunto com o modelo preditor, atuar como uma ferramenta atrativa para mitigar os riscos da comercialização de energia.