Desenvolvimento de redes neurais para previsão de cargas elétricas de sistemas de energia elétrica

• Ano de defesa: 2005
• Autor(a) principal: Lopes, Mara Lúcia Martins [UNESP]
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Lógica difusa; Redes neurais artificiais; Teoria da ressonância adaptativa; Previsão de cargas elétricas; Artificial neural network
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/100374

Nos dias atuais, principalmente pelo fato de alguns sistemas serem desregulamentados, o estudo dos problemas de análise, planejamento e operação de sistemas de energia elétrica é de extrema importância para o funcionamento do sistema. Para isso é necessário que se obtenha, com antecedência, o comportamento da carga elétrica com o propósito de garantir o fornecimento de energia aos consumidores de forma econômica, segura e contínua. Este trabalho propõe o desenvolvimento de redes neurais artificiais utilizadas para resolver o problema de previsão de cargas elétricas. Para tanto, inicialmente, propôs-se a introdução de melhorias na rede neural feedforward com treinamento realizado utilizando o algoritmo retropropagação. Neste caso, foi desenvolvida/implementada a adaptação dos parâmetros de inclinação e translação da função sigmóide (função de ativação da rede neural). A inclusão desta nova estrutura de redes neurais produziu melhores resultados, se comparado à rede neural retropropagação convencional. Essas arquiteturas proporcionam bons resultados, porém, são estruturas de redes neurais que possuem o problema de convergência. O problema de previsão de cargas elétricas a curto-prazo necessita de uma rede neural que forneça uma saída de forma rápida e eficaz. No intuito de solucionar os problemas encontrados com o algoritmo retropropagação foi desenvolvida/implementada uma rede neural baseada na arquitetura ART (Adaptive Rossonance Theory), denominada rede neural ART&ARTMAP nebulosa, aplicada ao problema de previsão de carga elétrica. Trata-se, por conseguinte, da principal contribuição desta tese. As redes neurais, baseadas na arquitetura ART, possuem duas características fundamentais que são de extrema importância para o desempenho da rede (estabilidade e plasticidade), que permite a implementação do treinamento de modo contínuo...