Previsão de cargas elétricas através de um modelo híbrido de regressão com redes neurais

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: Silva, Thays Aparecida de Abreu [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Energia elétrica; Sistemas de energia eletrica; Redes neurais (Computação); ARIMA Models by Box & Jenkins; Artificial neural net-works
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/87107

Atualmente os sistemas elétricos de potência crescem em tamanho e complexidade e se faz necessário criar alternativas para minimizar o custo total de geração e operação. A previsão de cargas é uma tarefa importante para o planejamento e operação dos sistemas elétricos, pois dela dependem outras tarefas como despacho econômico, fluxo de potência, análise de estabilidade, entre outras. Para tanto esta tarefa deve ser precisa para que o sistema opere de forma segura e confiável. A precisão da previsão é de grande importância já que é através dela que é estabelecida quando e quanto de capacidade de geração e transmissão deve-se dispor para atender a carga prevista sem interrupções no fornecimento. O objetivo deste trabalho é desenvolver um modelo híbrido utilizando os modelos ARIMA de Box & Jenkins e Redes Neurais Artificiais com treinamento realizado pelo algoritmo de Levenberg-Marquartd. Este modelo será utilizado com a finalidade de melhorar a precisão dos resultados com relação à previsão de cargas elétricas a curto prazo. Os resultados obtidos através da metodologia proposta, modelo híbrido de regressão com redes neurais artificiais, foram comparados com demais trabalhos da literatura. É importante destacar que os resultados utilizados na comparação usam o mesmo banco de dados históricos (demanda de carga elétrica) de uma companhia do setor elétrico brasileiro, bem como o mesmo período de janelamento