Redes Neuronais Artificiais na Previsão do Consumo de Energia - Rodrigues, Fábio Flipe da Silva (2023)
A presente dissertação tem por objetivo aplicar o modelo de previsão, Redes Neuronais Artificiais, aplicadas a séries de dados de consumo de energia elétrica em horizontes temporais de curto prazo. Neste trabalho procura-se conhecer futuros valores de consumo de energia elétrica através de dados conhecidos relativos a acontecimentos passados, ou seja, conhecendo o comportamento da série de valores e seus respetivos parâmetros efetuar-se-á uma previsão do que irá acontecer. Alterando os vários parâmetros das Redes Neuronais Artificiais se verificará qual estrutura terá um melhor desempenho na previsão do consumo de eletricidade em Portugal. Os dados do passado relativo aos consumos verificados serão disponibilizados pela REN (Redes Energéticas Nacionais) e efetuar-se-á a análise do comportamento desta série temporal para posterior previsão da série temporal. Como forma de validação da aplicabilidade das previsões serão calculados valores de erro absoluto, erro médio quadrático, erro percentual médio absoluto e intervalos de confiança para os valores a prever. A metodologia aplicada nesta dissertação será a da previsão do consumo elétrico dos dias de semana e fins de semana para os períodos de 3,6,9 e 18 semanas de dados de entrada de 2008. Posteriormente avaliou-se a aplicação das Redes Neuronais Artificiais a outros períodos temporais de 2018 e analisou-se a sua eficiência.Para se conseguir uma boa gestão e produção de energia elétrica é cada vez mais importante ter um conhecimento prévio do comportamento futuro, o qual é impossível obter com exatidão.