Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2010 |
| Autor(a) principal: |
Maria Andrade da Silveira, Tatiana |
| Orientador(a): |
Ribeiro Barbosa de Aquino, Ronaldo |
| 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 de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5329
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Resumo: |
O conhecimento prévio do comportamento do consumo de energia é de grande importância para uma distribuidora de energia. Com base nesta informação, é possível definir estratégias para operação e planejamento de seu sistema elétrico, além de possibilitar o acompanhamento da relação entre contratos e consumo de energia, evitando com isso a ocorrência de penalidades. O consumo de energia é influenciado por diversas variáveis. Notadamente, em horizontes de curto prazo o consumo de energia é influenciado por variáveis climáticas, como temperatura e precipitação. Este trabalho apresenta modelos que utilizam a temperatura como variável de entrada para solucionar o problema de previsão de carga diária no horizonte de curto prazo, realizada em 7 e 14 dias para um conjunto de barramentos do sistema de distribuição da CELPE Companhia Energética de Pernambuco. As técnicas aplicadas no desenvolvimento dos modelos de previsão foram: Redes Neurais Artificiais com topologia de MLP (Multi Layer Perceptrons) totalmente conectadas e treinadas com algoritmo Levenberg-Marquardt; e ANFIS (Adaptive Networkbased Fuzzy Inference System) com o método subctrative clustering . Os métodos Média Simples e Ensemble foram aplicados para combinação dos resultados dos modelos propostos. Os modelos criados foram avaliados para previsão de carga do ano de 2009 e comparados entre si. Os resultados encontrados demonstram que os modelos apresentaram performances satisfatórias |
