Submitted by Haroudo Xavier Filho (haroudo.xavierfo@ufpe.br) on 2016-03-01T13:26:46Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) TESE DOUTORADO luiz filipe alves cordeiro.pdf: 3367412 bytes, checksum: bb375206b64e3d1952028cf594d8c86e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-01T13:26:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) TESE DOUTORADO luiz filipe alves cordeiro.pdf: 3367412 bytes, checksum: bb375206b64e3d1952028cf594d8c86e (MD5) Previous issue date: 2015-08-20 / O presente estudo, objetiva analisar o atual planejamento do sistema elétrico brasileiro e apontar propostas que visam diversificar a matriz energética brasileira, trazendo como benefícios um sistema robusto que proporcione a redução gradual dos custos de geração, confiabilidade no fornecimento pela tecnologia adequada e por está mais próximo dos centros de carga e por fim, a redução dos impactos ambientais através da redução das emissões de Gases de Efeito Estufa (GEE). Esse trabalho procura avaliar os potenciais do sistema elétrico e propor ações mitigadoras tanto no consumo de energia elétrica com o auxílio das redes neurais artificiais como na geração com a proposta de possibilitar ao Operador Nacional do Sistema (ONS) a otimização do planejamento minimizando CO2. / The present study aims to analyze the current planning of the Brazilian electrical system and point proposals to diversify the Brazilian energy matrix, bringing benefits as a robust system that provides a gradual reduction of generation costs, reliability of supply by appropriate technology and is more near the load centers and finally the reduction of environmental impacts by reducing emissions of Greenhouse Gases (GHGs). This study evaluates the potential of the electric system and propose mitigating actions in power consumption based in artificial neural networks and help to the generation with the proposal to enable the ONS (National Electric System Operator) to optimize the planning minimizing CO2.