Previsão da carga de curto prazo de áreas elétricas através de técnicas de inteligência artificial.

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Guirelli, Cleber Roberto
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Artificial inteligence; Fuzzy; Inteligencia artificial; Load forecasting; Neural networks; Power systems; Previsão de carga elétrica; Redes neurais; Sistemas elétricos de potência
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3143/tde-19042007-142653/

Hoje em dia, com a privatização e aumento da competitividade no mercado elétrico, as empresas precisam encontrar formas de melhorar a qualidade do serviço e garantir lucratividade. A previsão de carga de curto prazo é uma atividade indispensável à operação que pode melhorar a segurança e diminuir custos de geração. A fim de realizar a previsão da carga, é necessária a identificação de padrões de comportamento de consumo e da sua relação com variáveis exógenas ao sistema tais como condições climáticas. Originalmente o problema foi resolvido de forma matemática e estatística através de técnicas tais como as séries numéricas, que fornecem bons resultados, mas utilizam processos complexos e de difícil modelamento. O surgimento das técnicas de inteligência artificial forneceu uma nova ferramenta capaz de lidar com a grande massa de dados das cargas e inferir por si mesmo a relação entre as variáveis do sistema. Notadamente, as redes neurais e a lógica fuzzy se destacaram como as técnicas mais adequadas, sendo que já vem sendo estudadas e utilizadas para a previsão de carga a mais de 20 anos. Este trabalho apresenta uma metodologia para a previsão da curva de carga diária de áreas elétricas através do uso de técnicas de inteligência artificial, mais especificamente as redes neurais. Inicialmente são apresentadas as principais técnicas de previsão sendo dado maior detalhamento as redes neurais e a lógica fuzzy. É feita a análise dos dados necessários à previsão e seu tratamento. Em seguida, o processo do uso de redes neurais e lógica fuzzy na previsão é descrito e é apresentado o desenvolvimento e resultados obtidos com o desenvolvimento e implementação de um sistema de previsão com redes neurais na concessionária CTEEP Transmissão Paulista. Como contribuição dessa tese, a transformada Wavelet é analisada como ferramenta para a filtragem e compactação de dados na previsão com redes neurais.