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Previous issue date: 2017-08-31 / O planejamento energético é base para as tomadas de decisões nas companhias de energia
elétrica e, para isto, depende fortemente da disponibilidade de previsões acuradas para as
cargas. Devido á inviabilidade de armazenamentos em larga-escala e o custo elevado de compras de energia a curto prazo, além da possibilidade de multas e sanções de órgãos governamentais, previsões em curto prazo são importantes para a otimização da alocação de recursos e da geração de energia.
Neste trabalho utilizamos nove métodos univariados de séries temporais para a
previsão de cargas a curto prazo, com horizontes de 1 a 24 horas a frente. Buscando melhorar a acurácia das previsões, propomos um método de combinação de previsões através de Regressão Simbólica, que combina de forma não-linear as previsões obtidas pelos nove métodos de séries temporais utilizados. Diferente de outros métodos não-lineares
de regressão, a Regressão Simbólica não precisa de uma especificação previa da forma funcional.
O método proposto é aplicado em uma série real da cidade do Rio de Janeiro (RJ), que contém cargas horárias de 104 semanas dos anos de 1996 e 1997. Comparamos, através de critérios indicados na literatura, os resultados obtidos pelo método proposto com os resultados obtidos por métodos tradicionais de combinação de previsões e ao resultado de simulações de redes neurais artificiais aplicados ao mesmo conjunto de dados. O método proposto obteve melhores resultados, que indicam que a não-linearidade pode ser aspecto importante para combinação de previsões no problema de previsão de carga a curto prazo / Decision-making in energy companies relies heavily on the availability of accurate load
forecasts. Because storing electricity on a large scale is not viable, the cost of short-term
energy purchasing is high, and there are government fines and sanctions for failing to
supply energy on demand, short-term load forecasts are important for the optimization
of resource allocation and energy production.
In this work we used nine univariate time series methods for short-term load forecasts,
with forecast horizons ranging from 1 to 24 hours ahead. In order to improve the accuracy
of forecasts, we propose a method of combining forecasts through Symbolic Regression,
which combines in a non-linear way the forecasts obtained by the nine methods of the
time series used. Unlike other non-linear regression methods, Symbolic Regression does
not need a previous specification of the function structure.
We applied the proposed method to a real time series of the city of Rio de Janeiro (RJ),
which contains data on hourly loads of 104 weeks in the years 1996 and 1997. We compare,
through the criteria indicated in the literature, the results obtained by the proposed
method with the results obtained by traditional methods of forecasts combination and
the result obtained by artificial neural networks applied to the same dataset. The method
has yielded better results, indicating that non-linearity may be important in combining
predictions in short term load forecasts.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/6093 |
| Date | 31 August 2017 |
| Creators | Braga, Douglas de Oliveira Matos |
| Contributors | Hippert, Henrique Steinherz, Bastos, Ronaldo Rocha, Oliveira, Fabrízzio Condé de |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF), Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional, UFJF, Brasil, ICE – Instituto de Ciências Exatas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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