[en] FORECASTING HOURLY ELECTRICITY LOAD FOR LIGHT - ANA PAULA BARBOSA SOBRAL (2005)
[pt] Nessa dissertação é desenvolvido um modelo de previsão de curto prazo para cargas horárias empregando informações climáticas. Tal modelo é montado para a companhia de eletricidade LIGHT. O modelo proposto combina diferentes metodologias, são elas: Redes Neurais, Métodos Estatísticos e Lógica Nebulosa. Primeiramente, emprega-se o Mapa Auto-Organizável de Kohonen para identificar as curvas típicas de carga que são incluídas em um modelo de previsão estatística. Com intuito de melhorar o desempenho do modelo em termos do erro de previsão é adicionado, através de Lógica Nebulosa, o efeito da temperatura na carga. Por fim, é montado um procedimento com alguns conceitos de Lógica Nebulosa para identificar o tipo de curva de carga do dia a ser previsto.