Um framework para a previsão de cenários com o uso de sistemas híbridos neurogenéticos para compra e venda de energia elétrica no mercado futuro

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: CONDE, Guilherme Augusto Barros
• Orientador(a): FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
• Departamento: Instituto de Tecnologia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Redes neurais artificiais; Algoritmos genéticos; Sistema híbrido inteligente
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/4598

No contexto da previsão de séries temporais, é grande o interesse em estudos de métodos de previsão de séries temporais que consigam identificar as estruturas e padrões existentes nos dados históricos, possibilitando gerar os próximos padrões da série. A proposta defendida nesta tese é a de desenvolvimento de um framework que utilize ao máximo as potencialidades das técnicas de previsão (redes neurais artificiais) com as técnicas de otimização (algoritmos genéticos) em um sistema híbrido intercomunicativo que aproveite bem as vantagens de cada uma dessas técnicas para a geração de cenários futuros que possam mostrar, além das previsões normais com base nos valores históricos, percursos alternativos das curvas das séries temporais analisadas.