Metodologias de inteligência computacional aplicadas ao problema de previsão de carga a curto prazo

Diversas atividades de planejamento e operação em sistemas de energia elétrica dependem do conhecimento antecipado e preciso da demanda de carga elétrica. Por este motivo, concessionárias de geração e distribuição de energia elétrica cada vez mais fazem uso de tecnologias de previsão de carga. Essas previsões podem ter um horizonte de curtíssimo, curto, médio ou longo prazo. Inúmeros métodos estatísticos vêm sendo utilizados para o problema de previsão. Todos estes métodos trabalham bem em condições normais, entretanto deixam a desejar em situações onde ocorrem mudanças inesperadas nos parâmetros do ambiente. Atualmente, técnicas baseadas em Inteligência Computacional vêm sendo apresentadas na literatura com resultados satisfatórios para o problema de previsão de carga. Considerando então a importância da previsão da carga elétrica para os sistemas de energia elétrica, neste trabalho, uma nova abordagem para o problema de previsão de carga via redes neurais Auto-Associativas e algoritmos genéticos é avaliada. Três modelos de previsão baseados em Inteligência Computacional são também apresentados tendo seus desempenhos avaliados e comparados com o sistema proposto. Com os resultados alcançados, pôde-se verificar que o modelo proposto se mostrou satisfatório para o problema de previsão, reforçando assim a aplicabilidade de metodologias de inteligência computacional para o problema de previsão de cargas.

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.

Previsão estocástica de nível fluviométrico para cidade de Marabá-PA: método de Box-Jenkins

O Município de Marabá- PA, situado na região Amazônica, sudeste do Estado do Pará, sofre anualmente com eventos de enchentes, ocasionados pelo aumento periódico do rio Tocantins e pela situação de vulnerabilidade da população que reside em áreas de risco. A defesa civil estadual e municipal anualmente planeja e prepara equipes para ações de defesa no município. Nesta fase o monitoramento e previsão de eventos de enchentes são importantes. Portanto, com o objetivo de diminuir erros nas previsões hidrológicas para o Município de Marabá, desenvolveu-se um modelo estocástico para previsão de nível do rio Tocantins, baseado na metodologia de Box e Jenkins. Utilizou os dados de níveis diários observados nas estações hidrológicas de Marabá e Carolina e Conceição do Araguaia da Agência Nacional de Águas (ANA), do período de 01/12/ 2008 a 31/03/2011. Efetuou-se o ajustamento de três modelos (M_t, N_t e Y_t), através de diferentes aplicativos estatísticos: o SAS e o Gretl, usando diferentes interpretações do comportamento das séries para gerar as equações dos modelos. A principal diferença entre os aplicativos é que no SAS usa o modelo de função de transferência na modelagem. Realizou-se uma classificação da variabilidade do nível do rio, através da técnica dos Quantis para o período de 1972 a 2011, examinando-se apenas as categorizações de níveis ACIMA e MUITO ACIMA do normal. Para análise de impactos socioeconômicos foram usados os dados das ações da Defesa Civil Estado do Pará nas cheias de 2009 e 2011. Os resultados mostraram que o número de eventos de cheias com níveis MUITO ACIMA do normal, geralmente, podem estar associados a eventos de La Niña. Outro resultado importante: os modelos gerados simularam muito bem o nível do rio para o período de sete dias (01/04/2011 a 07/04/2011). O modelo multivariado N_t (com pequenos erros) representou o comportamento da série original, subestimando os valores reais nos dias 3, 4 e 5 de abril de 2011, com erro máximo de 0,28 no dia 4. O modelo univariado (Y_t) teve bons resultados nas simulações com erros absolutos em torno de 0,12 m. O modelo com menor erro absoluto (0,08m) para o mesmo período foi o modelo M_t, desenvolvido pelo aplicativo SAS, que interpreta a série original como sendo não linear e não estacionária. A análise quantitativa dos impactos fluviométricos, ocorridos nas enchentes de 2009 e 2011 na cidade de Marabá, revelou em média que mais de 4 mil famílias sofrem com estes eventos, implicado em gastos financeiros elevados. Logo, conclui-se que os modelos de previsão de níveis são importantes ferramentas que a Defesa Civil, utiliza no planejamento e preparo de ações preventivas para o município de Marabá.

Caracterização da qualidade e previsão dos parâmetros físico-químicos de gasolinas comerciais brasileiras através da aplicação de métodos quimiométricos em perfis (fingerprintings) espectroscópicos de ressonância magnética nuclear

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Previsão de Preço (LMP) por Redes GRNN

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Avaliação sobre o comportamento de antimicrobianos veterinários em solo e em cama de frango: estudos de adsorção e previsão do potencial de contaminação de águas superficiais e subterrâneas

Pós-graduação em Química - IQ

Avaliação da chuva produzida pelo modelo eta de previsão do tempo para o Estado de São Paulo com uso de radar meteorológico para aplicações agrícolas

Pós-graduação em Agronomia (Irrigação e Drenagem) - FCA

Previsão da velocidade dos ventos por redes neurais artificiais e arima de box & jenkins

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Previsão de demanda de cargas elétricas por seleção de variáveis stepwise e redes neurais artificiais

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Previsão espacial da densidade de carga nos sistemas de distribuição de energia elétrica considerando a geometria fractal da zona urbana

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

AVALIAÇÃO ROBUSTA DA MODELAGEM NEUTROSFÉRICA SOBRE O TERRITÓRIO BRASILEIRO BASEADA EM MODELOS DE PREVISÃO NUMÉRICA DE TEMPO DA AMÉRICA DO SUL

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Interferência do método de previsão populacional no desempenho hidráulico de uma rede coletora de esgoto sanitário

The non existence of sewage services creates an unhealthy environmental, causing impact extremely prejudicial to the human health. In Brazil, this item represents the biggest deficit in the basic sanitation these days, and only about 50% of the population is attended. The sewage collection network is a needful system for the basic sanitation. Between the parameters of the project of a system of collection and sewage transportation, the definition of the population that will be attended is one of the most important variables, and that should be done based on criterion of population growth and in accordant to directrix presents in the comprehensive city plan. In this paper, were evaluated methods of growth based on the geometric growth rate, on the population density and on the number of residents per dwelling, and also mathematics models of growth prediction, emphasizing in the geometric growth and on the logistic curve method. That way, the goal of this paper were value the hydraulic performance in one of the watersheds delimited by the sewage network magnification work existent in the city of Cacoal–RO. Using simulation with different scenarios, the results pointed that the hydraulic performance of the system were strongly affected by the population determination method used. For the same drained area the diameters range from 150 to 250 mm as well as the trench’s deep, where some stretches exceeded the maximum values contained in the standard. Besides, the variation of the sewage contribution rate due the population variation estimated in different scenarios, led to alterations in others important project parameters, such as slope, shallow pool, tensile stress and spreading velocity

Previsão de vendas para uma indústria de equipamentos pesados: seleção de técnicas e análise

The continuous advance of the Brazilian economy and increased competition in the heavy equipment market, increasingly point to the need for accurate sales forecasting processes, which allow an optimized strategic planning and therefore better overall results. In this manner, we found that the sales forecasting process deserves to be studied and understood, since it has a key role in corporate strategic planning. Accurate forecasting methods enable direction of companies to circumvent the management difficulties and the variations of finished goods inventory, which make companies more competitive. By analyzing the stages of the sales forecasting it was possible to observe that this process is methodical, bureaucratic and demands a lot of training for their managers and professionals. In this paper we applied the modeling method and the selecting process which has been done for Armstrong to select the most appropriate technique for two products of a heavy equipment industry and it has been through this method that the triple exponential smoothing technique has been chosen for both products. The results obtained by prediction with the triple exponential smoothing technique were better than forecasts prepared by the industry experts

Previsão da demanda doméstica da aviação comercial européia

This paper work has as objective the study and forecasting of the demand behavior for the European commercial aviation industry. Once economy and demand has a straight relationship, the tool chosen to perform this forecast was the Econometry. In order to get a more efficient forecast, a complete analysis of the environment in which the aviation sector is, to understand all factors with influence over the market as a whole. Only then, the variables which would be tested for the correlation with the demand were picked. The final results of this study has achieved all objectives set and has given a better view over the European Commercial Aviation Market

Previsão do comportamento de estruturas de contenção atirantadas utilizando o software FTOOL

Population growth, together with the gradual social ascent in Brazil, reflects at the growing need for better use of urban spaces. In this context, the amount of new buildings to meet the demand in property market, the needs for creating new roads and highways, among others, make the use of geotechnical works and, more specifically, retaining walls, more and more common. One of the simplest solutions for underground works is the use of retaining structures using tie back walls for soil support, therefore, the present work deals with this kind of structures. This paper proposes the use of FTOOL software testing in predicting deformations in tie back walls, by comparing simulations of the presented model to a real and measured deformation case in Guabirotuba Formation (PR). The results showed the importance of defining the parameters such as stiffness and curtain geometry, as well as the definition of representative loads acting on it. Also, it was pointed out that the passive response of the steel rods depends on the horizontal displacement of the wall. The study concluded that the program generates very representative results when compared to field data and seems to be a promising tool for tie back structures displacement predictions