Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação / Made available in DSpace on 2013-07-16T01:36:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1
221624.pdf: 573400 bytes, checksum: c561ffacb979f7ccbb5aea423ab15879 (MD5) / Este trabalho faz parte do Projeto PCarga, que tem como objetivo o desenvolvimento de um sistema previsor de carga elétrica ativa de curto prazo. O modelo, proposto por Oliveira (2004), visa a previsão de meia hora a frente em uma janela de uma semana, com a utilização de uma estrutura inteligente e adaptativa que se ajusta às características específicas de cada microrregião de consumo de energia elétrica e necessita de um baixo nível de intervenção humana. O modelo possui um modelador evolutivo que opera através de algoritmos genéticos e é responsável pela otimização do vetor das variáveis de entrada relevantes para a rede neural do sistema previsor. A pesquisa aqui apresentada envolve a otimização deste algoritmo genético na tentativa de reduzir o seu tempo de convergência. Para tanto, foi realizado um trabalho envolvendo duas hipóteses. A primeira hipótese consiste em criar uma função de mutação simultânea em grupos específicos de variáveis, visando fazer com que o algoritmo tenha uma convergência mais rápida quando comparado ao método de mutação individual. Esta hipótese foi confirmada através de uma série de experimentos. A segunda hipótese trabalha com a idéia de redução do tamanho do cromossomo do algoritmo genético, através da eliminação de variáveis de deslocamento redundantes (valores absolutos e derivados). Neste caso, os experimentos realizados comprovaram a hipótese contrária, o que significa que a combinação de valores absolutos e derivados, ao invés da utilização de apenas um tipo destes valores, é fundamental para a boa qualidade das previsões da rede neural.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/102678 |
| Date | January 2005 |
| Creators | Bet, Sabrina |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Wazlawick, Raul Sidnei |
| Publisher | Florianópolis, SC |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | xii, 53 f.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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