Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2015 |
| Autor(a) principal: |
MELO, Diemisom Carlos Romano de
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| Orientador(a): |
CASTRO, Adriana Rosa Garcez
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| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Pará
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
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| Departamento: |
Instituto de Tecnologia
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/7675
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Resumo: |
A previsão de consumo de energia elétrica é uma tarefa que requer modelos computacionais bastante acurados para que possam influenciar corretamente na tomada de decisão em usinas hidrelétricas e distribuidoras de energia. Estes modelos computacionais são implementados a partir de um conjunto de dados que deve representar fielmente o comportamento das variáveis. Porém, nesses conjuntos de dados é bastante comum a presença de outliers, que surgem devido a erros de leitura de sensores, erros no próprio sistema de processamento/armazenamento dos dados ou falhas no sistema de distribuição. Este trabalho propõe então uma nova metodologia baseada em Inteligência Computacional para detecção e correção de outliers em séries temporais de consumo de energia elétrica. Uma rede neural artificial auto-associativa é utilizada para detecção de outliers. Posteriormente, esta rede neural, em conjunto com um algoritmo genético, é utilizada para a correção dos outliers detectados. Esta abordagem foi aplicada a uma série temporal de consumo de Energia Elétrica no Estado do Pará. Os resultados obtidos demonstram a eficiência da metodologia proposta, que identificou e corrigiu todos os outliers virtuais introduzidos durante a fase de avaliação da metodologia. |
