816 resultados para neural network architecture
Resumo:
Load forecasting has gradually becoming a major field of research in electricity industry. Therefore, Load forecasting is extremely important for the electric sector under deregulated environment as it provides a useful support to the power system management. Accurate power load forecasting models are required to the operation and planning of a utility company, and they have received increasing attention from researches of this field study. Many mathematical methods have been developed for load forecasting. This work aims to develop and implement a load forecasting method for short-term load forecasting (STLF), based on Holt-Winters exponential smoothing and an artificial neural network (ANN). One of the main contributions of this paper is the application of Holt-Winters exponential smoothing approach to the forecasting problem and, as an evaluation of the past forecasting work, data mining techniques are also applied to short-term Load forecasting. Both ANN and Holt-Winters exponential smoothing approaches are compared and evaluated.
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Energy systems worldwide are complex and challenging environments. Multi-agent based simulation platforms are increasing at a high rate, as they show to be a good option to study many issues related to these systems, as well as the involved players at act in this domain. In this scope the authors’ research group has developed a multi-agent system: MASCEM (Multi- Agent System for Competitive Electricity Markets), which simulates the electricity markets environment. MASCEM is integrated with ALBidS (Adaptive Learning Strategic Bidding System) that works as a decision support system for market players. The ALBidS system allows MASCEM market negotiating players to take the best possible advantages from the market context. This paper presents the application of a Support Vector Machines (SVM) based approach to provide decision support to electricity market players. This strategy is tested and validated by being included in ALBidS and then compared with the application of an Artificial Neural Network, originating promising results. The proposed approach is tested and validated using real electricity markets data from MIBEL - Iberian market operator.
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Energy systems worldwide are complex and challenging environments. Multi-agent based simulation platforms are increasing at a high rate, as they show to be a good option to study many issues related to these systems, as well as the involved players at act in this domain. In this scope the authors’ research group has developed a multi-agent system: MASCEM (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets), which simulates the electricity markets. MASCEM is integrated with ALBidS (Adaptive Learning Strategic Bidding System) that works as a decision support system for market players. The ALBidS system allows MASCEM market negotiating players to take the best possible advantages from the market context. However, it is still necessary to adequately optimize the player’s portfolio investment. For this purpose, this paper proposes a market portfolio optimization method, based on particle swarm optimization, which provides the best investment profile for a market player, considering the different markets the player is acting on in each moment, and depending on different contexts of negotiation, such as the peak and offpeak periods of the day, and the type of day (business day, weekend, holiday, etc.). The proposed approach is tested and validated using real electricity markets data from the Iberian operator – OMIE.
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Wind speed forecasting has been becoming an important field of research to support the electricity industry mainly due to the increasing use of distributed energy sources, largely based on renewable sources. This type of electricity generation is highly dependent on the weather conditions variability, particularly the variability of the wind speed. Therefore, accurate wind power forecasting models are required to the operation and planning of wind plants and power systems. A Support Vector Machines (SVM) model for short-term wind speed is proposed and its performance is evaluated and compared with several artificial neural network (ANN) based approaches. A case study based on a real database regarding 3 years for predicting wind speed at 5 minutes intervals is presented.
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A presente dissertação apresenta o estudo de previsão do diagrama de carga de subestações da Rede Elétrica Nacional (REN) utilizando redes neuronais, com o intuito de verificar a viabilidade do método utilizado, em estudos futuros. Atualmente, a energia elétrica é um bem essencial e desempenha um papel fundamental, tanto a nível económico do país, como a nível de conforto e satisfação individual. Com o desenvolvimento do setor elétrico e o aumento dos produtores torna-se importante a realização da previsão de diagramas de carga, contribuindo para a eficiência das empresas. Esta dissertação tem como objetivo a utilização do modelo das redes neuronais artificiais (RNA) para criar uma rede capaz de realizar a previsão de diagramas de carga, com a finalidade de oferecer a possibilidade de redução de custos e gastos, e a melhoria de qualidade e fiabilidade. Ao longo do trabalho são utilizados dados da carga (em MW), obtidos da REN, da subestação da Prelada e dados como a temperatura, humidade, vento e luminosidade, entre outros. Os dados foram devidamente tratados com a ajuda do software Excel. Com o software MATLAB são realizados treinos com redes neuronais, através da ferramenta Neural Network Fitting Tool, com o objetivo de obter uma rede que forneça os melhores resultados e posteriormente utiliza-la na previsão de novos dados. No processo de previsão, utilizando dados reais das subestações da Prelada e Ermesinde referentes a Março de 2015, comprova-se que com a utilização de RNA é possível obter dados de previsão credíveis, apesar de não ser uma previsão exata. Deste modo, no que diz respeito à previsão de diagramas de carga, as RNA são um bom método a utilizar, uma vez que fornecem, à parte interessada, uma boa previsão do consumo e comportamento das cargas elétricas. Com a finalização deste estudo os resultados obtidos são no mínimo satisfatórios. Consegue-se alcançar através das RNA resultados próximos aos valores que eram esperados, embora não exatamente iguais devido à existência de uma margem de erro na aprendizagem da rede neuronal.
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Neste documento descreve-se o projeto desenvolvido na unidade curricular de Tese e Dissertação durante o 2º ano do Mestrado de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores no ramo de Automação e Sistemas, no Departamento de Engenharia Eletrotécnica (DEE) do Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP). O projeto escolhido teve como base o uso da tecnologia das redes neuronais para implementação em sistemas de controlo. Foi necessário primeiro realizar um estudo desta tecnologia, perceber como esta surgiu e como é estruturada. Por último, abordar alguns casos de estudo onde as redes neuronais foram aplicadas com sucesso. Relativamente à implementação, foram consideradas diferentes estruturas de controlo, e entre estas escolhidas a do sistema de controlo estabilizador e sistema de referência adaptativo. No entanto, como o objetivo deste trabalho é o estudo de desempenho quando aplicadas as redes neuronais, não se utilizam apenas estas como controlador. A análise exposta neste trabalho trata de perceber em que medida é que a introdução das redes neuronais melhora o controlo de um processo. Assim sendo, os sistemas de controlo utilizados devem conter pelo menos uma rede neuronal e um controlador PID. Os testes de desempenho são aplicados no controlo de um motor DC, sendo realizados através do recurso ao software MATLAB. As simulações efetuadas têm diferentes configurações de modo a tirar conclusões o mais gerais possível. Assim, os sistemas de controlo são simulados para dois tipos de entrada diferentes, e com ou sem a adição de ruído no sensor. Por fim, é efetuada uma análise das respostas de cada sistema implementado e calculados os índices de desempenho das mesmas.
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O presente trabalho enquadra-se na área das redes de computadores, fazendo referência aos protocolos e ao conjunto de equipamentos e softwares necessários para a administração, controlo e monitorização desse tipo de infra-estruturas. Para a gestão de uma rede de dados, é essencial dispor de conhecimentos e documentação de nível técnico para representar da forma mais fiel possível a configuração da rede, seguindo passo a passo a interligação entre equipamentos existentes e oferecendo assim uma visão o mais fidedigna possível das instalações. O protocolo SNMP é utilizado em larga escala sendo praticamente um standard para a administração de redes baseadas na tecnologia TCP/IP. Este protocolo define a comunicação entre um administrador e um agente, estabelecendo o formato e o significado das mensagens trocadas entre ambos. Tem a capacidade de suportar produtos de diferentes fabricantes, permitindo ao administrador manter uma base de dados com informações relevantes da monitorização de vários equipamentos, que pode ser consultada e analisada por softwares NMS concebidos especialmente para a gestão de redes de computadores. O trabalho apresentado nesta dissertação teve como objectivo utilizar uma ferramenta NMS, para fazer a monitorização e a gestão da infra-estrutura de comunicações de forma que permitisse conhecer em tempo real o estado dos elementos de rede, ajudar no diagnóstico de possíveis problemas, instalados pela Nonius nos diversos navios da frota Douro Azul. O software NMS escolhido utiliza as potencialidades do protocolo SNMP para adquirir dados de monitorização de equipamentos de rede presentes na rede, bem como monitorizar redes remotas.
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Esta dissertação descreve o estudo do controlo e da monitorização de um sistema de autopull, bem como o estudo da implementação de um destes sistemasnuma área de negócio. Inicialmente, de modo a percecionar as melhores opções a tomar para a realização deste projeto foram estudadas duas redes de comunicação locais, redes Ethernet e redes CAN, tendo-se optado pelas redes Ethernet, sendo as razões que determinaram esta escolha explanadas no desenvolvimento do relatório. Após ter sido selecionada a rede que foi utilizada, foram estudados os requisitos do sistema e procuradas no mercado soluções que os satisfaçam. Para a comunicação em tempo real foram utilizadas Web Sockets e para a utilização destas,foi necessário um servidor de Web Sockets, tendo a escolha recaídosobre onodejs. Posteriormente, foi elaborada uma interface gráfica que permitiu a criação de um sistema inteligente que auxilia os clientes do espaço a efetuarem pedidos bem como a chamarem os funcionários, não necessitando de passar os longos tempos de espera que normalmenteestão associados a estes espaços. Posto isto, foi realizado um website que deverá apresentar o espaço, os próximos eventos a realizar e outras informações importantes. Este sistema torna-se uma mais-valia para a divulgação da tecnologia implementada e para a divulgação dos espaços que eventualmente venham a adotar um sistema análogo. De seguida foi efetuado um plano de negócios, simulando um espaço físico que eventualmente implementasse esta tecnologia. Para tal, foi estudada a envolvente externa e interna em que este negócio estaria inserido, as políticas de marketing que deveriam ser seguidas e ainda um plano financeiro que descrevesse o investimento, as vendas esperadas e todos os restantes componentes económicos do projeto. Por último foram tecidas as principais conclusões inerentes ao projeto desenvolvido e analisadas as possibilidades de melhorias futuras.
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Master Thesis
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Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.
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Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.
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Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.
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Delay Tolerant Network (DTN) é uma arquitetura de redes que procura resolver os problemas associados à conetividade intermitente de sistemas e possibilita a existência de comunicações em ambientes onde o conjunto de protocolos tradicionais TCP/IP não funciona. A arquitetura DTN é adequada a cenários com uma topologia de rede dinâmica, densidade de nós reduzida, conetividade intermitente e de curta duração entre os nós, e em que as aplicações são tolerantes ao atraso. Nesta dissertação é apresentada uma solução de baixo custo recorrendo ao conceito DTN que permite a utilizadores de embarcações utilizarem o serviço de correio eletrónico no mar. A solução estende o sistema de correio eletrónico ao cenário marítimo recorrendo a estações na costa, comunicação sem fios entre embarcações e entre estas e a estações na costa, e à capacidade das embarcações funcionarem como meios de transporte de dados. Para proceder à validação da proposta apresentada, foi implementado um protótipo com o sistema de correio eletrónico adaptado ao cenário marítimo. O protótipo é constituído por vários nós, configurados de forma a assumir o papel de embarcações, estação da costa e um servidor de e-mail presente na Internet. Os resultados dos testes experimentais realizados em ambiente controlado mostram que os objetivos do trabalho foram alcançados. O serviço de e-mail assente sobre a arquitetura DTN e adaptado ao cenário de comunicações marítimo foi testado em diferentes contextos, e em todos eles, as experiências tiveram resultados positivos.
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Trabalho de Projeto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação
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Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies