Predição de demanda de energia elétrica utilizando algoritmos de aprendizado de máquina. - GALINDO, Luan Fábio Marinho. (2023)
Este trabalho visa utilizar técnicas de Ciência dos Dados e algoritmos de Aprendizagem de Máquina para prever a demanda de energia elétrica no Brasil de janeiro a março de 2023. Técnicas de predição de demanda de energia elétrica são fundamentais para a logística de funcionamento do Sistema Elétrico Nacional, pois assim a gestão desses recursos é feita de forma mais eficiente e atenua desperdícios. Diante do exposto, este trabalho tem como objetivos específicos coletar e tratar uma base de dados para o uso no treinamento, realizar o próprio e em seguida analisar os resultados. Para isso, usar-se-á a linguagem Python, em conjunto com a Interface de Programação de Aplicações (API, em inglês) Tensor Flow, na plataforma de desenvolvimento Anaconda e no Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE, em inglês) Spyder. A base de dados utilizada será obtida pelo Operador Nacional do Sistema Elétrico (ONS), pela Câmara de Comercialização de Energia Elétrica (CCEE) e pelo Yahoo! Finances. Por fim, este trabalho demonstrará o potencial do uso de técnicas de Aprendizagem de Máquina para a previsão de demanda de energia elétrica, evidenciando como o uso de dados históricos contribui para uma melhor gestão do Sistema Elétrico Nacional.