Preprocessing data for short-term load forecasting with a general regression neural network and a moving average filter

This paper proposes a filter based on a general regression neural network and a moving average filter, for preprocessing half-hourly load data for short-term multinodal load forecasting, discussed in another paper. Tests made with half-hourly load data from nine New Zealand electrical substations demonstrate that this filter is able to handle noise, missing data and abnormal data. © 2011 IEEE.

Short-term multinodal load forecasting in distribution systems using general regression neural networks

Multinodal load forecasting deals with the loads of several interest nodes in an electrical network system, which is also known as bus load forecasting. To perform this demand, it is necessary a technique that is precise, trustable and has a short-time processing. This paper proposes two methodologies based on general regression neural networks for short-term multinodal load forecasting. The first individually forecast the local loads and the second forecast the global load and individually forecast the load participation factors to estimate the local loads. To design the forecasters it wasn't necessary the previous study of the local loads. Tests were made using a New Zealand distribution subsystem and the results obtained are compatible with the ones founded in the specialized literature. © 2011 IEEE.

Considering Urban Dynamics in spatial electric load forecasting

When dealing with spatio-temporal simulations of load growth inside a service zone, one of the most important problems faced by a Distribution Utility is how to represent the different relationships among different areas. A new load in a certain part of the city could modify the load growth in other parts of the city, even outside of its radius of influence. These interactions are called Urban Dynamics. This work aims to discuss how to implement Urban Dynamics considerations into the spatial electric load forecasting simulations using multi-agent simulations. To explain the approach, three examples are introduced, including the effect of an attraction load, the effect of a repulsive load, and the effect of several attraction/repulsive loads at the same time when considering the natural load growth. © 2012 IEEE.

Phytoplankton community response to hydrological variations in oxbow lakes with different levels of connection to a tropical river

Changes to the structure of the phytoplankton community and to the physical and chemical variables of the water were investigated in oxbow lakes with different levels of connection to a tropical river and subject to annual hydrological pulse variations. The selected lentic environments are located at the mouth region of the main tributary in a reservoir built for water storage and electric power generation. The temporal variation of phytoplankton in the studied lentic environments can be attributed mainly to the hydrological level of the river. A similar variation pattern of the ecological attributes was observed in the structure of the phytoplankton community in the connected lakes and Paranapanema River, evidencing the high degree of association that the lacustrine systems maintain with the river. The highest values of richness and diversity for connected environments were observed at the end of the emptying period and in the drought. However, considering the isolated lake, the highest values of these attributes were recorded during the flooding period. © 2013 Springer Science+Business Media Dordrecht.

Methodology for forecasting electric power demand

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Collection and uses of hydrological and hydrometeorological data for system operation and planning

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Metodologia para o planejamento da operação de sistemas hidrotérmicos em mercado elétrico competitivo

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

Forecasting tourist arrivals in the Caribbean

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Short-term energy forecasting using time series techniques: Chile, a case study

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Uso de geotecnologias na análise temporal dos impactos da urbanização na sub-bacia do Córrego Sem Nome em Ilha Solteira/SP

Pós-graduação em Engenharia Civil - FEIS

Desenvolvimento de um sistema de alerta de enchente aplicado aos planos de defesa civil em áreas de risco no estado do Pará utilizando Sistema de Informações Geográficas (SIG), caso: cidade de Marabá

A presente dissertação desenvolveu um Sistema de Alerta de Enchentes para a Cidade de Marabá, localizada na confluência dos rios Itacaiúnas e Tocantins, a 440 km da cidade de Belém, capital do Estado do Pará. O Sistema de Alerta de Enchentes foi desenvolvido com base no modelo hidrológico MOD-4B incorporado a um Sistema de Informações Geográficas. Esse sistema permite prever as variações do nível do Rio Tocantins ao longo do ano, de modo a acompanhar a evolução da cheia com antecedência de 4 dias, o que torna possível uma ação eficiente da defesa civil. O modelo de previsão utilizou como referência as réguas linimétricas localizadas nos rios Tocantins e Araguaia nas cidades de Carolina e Conceição do Araguaia, distantes aproximadamente 225 e 270 km, respectivamente, da cidade de Marabá. O sistema utiliza o software de geoprocessamento ArcView 3.3, que teve implementada uma interface desenvolvida através da linguagem de programação orientada a objetos Avenue, com a finalidade de rodar o aplicativo do modelo hidrológico. O uso de menus e janelas customizados do sistema possibilitou o acesso a dados espaciais e tabelas de dados relacionais e/ou banco de dados cadastral, além de módulos de análise espacial e de visualização de dados geográficos em um Sistema de Informações Geográficas (SIG), possibilitando a previsão de enchentes na forma de mapas, tabelas e relatórios com a indicação das áreas inundadas para os períodos de 4, 3, 2 e 1 dia de antecedência do evento de enchente. O Sistema permitiu identificar os imóveis e as ruas atingidos, e possibilitará através de levantamentos futuros quantificar a população afetada e os prejuízos causados pelo desastre, facilitando que a defesa civil execute planos de ação para enfrentamento eficiente antes, durante e depois da ocorrência da enchente.

Weather forecasting for Eastern Amazon with OLAM model

O modelo OLAM tem como característica a vantagem de representar simultaneamente os fenômenos meteorológicos de escala global e regional através de um esquema de refinamento de grades. Durante o projeto REMAM, o modelo foi aplicado para alguns estudos de caso com objetivo de avaliar o desempenho do modelo na previsão numérica de tempo para a região leste da Amazônia. Estudos de caso foram feitos para os doze meses do ano de 2009. Os resultados do modelo para estes casos foram comparados com dados observados na região de estudo. A análise dos dados de precipitação mostrou que o modelo consegue representar a distribuição média da precipitação acumulada e os aspectos da sazonalidade da ocorrência dos eventos, mas não consegue prever individualmente a acumulação de precipitação local. No entanto, avaliação individual de alguns casos mostrou que o modelo OLAM conseguiu representar dinamicamente e prever, com alguns dias de antecedência, o desenvolvimento de fenômenos meteorológicos costeiros como as linhas de instabilidade, que são um dos mais importantes sistemas precipitantes da Amazônia.