Sistema de previsão de consumo de energia elétrica em curto prazo em função da variável temperatura utilizando redes neurais

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Previous issue date: 2011 / Na operação de um sistema de distribuição de energia elétrica, uma das etapas
mais importante é a determinação da operação horária e diária, que determina as metas de
distribuição da energia nas próximas horas ou dias, visando atender à demanda dos seus
clientes. Assim, do ponto de vista do planejamento da operação, é necessário que se
conheça previamente o consumo de energia de cada barramento utilizando-se previsões de
curtíssimos prazos. Este trabalho teve como objetivo desenvolver modelos de previsão
utilizando Redes Neurais Artificiais com topologia de MLP (Perceptrons Multicamadas)
com horizontes de previsão horária de 7 e 14 dias para alguns barramentos do sistema de
distribuição da Companhia Energética de Pernambuco. Duas metodologias são
implantadas: a primeira cria dois modelos com base em dados horários de consumo de
energia e temperatura média diária; a segunda cria, através de combinações, mais dois
modelos utilizando como dados de entrada os modelos criados na primeira metodologia.
Fazendo-se a comparação dos MAPE (Erro Médio Absoluto Percentual), conclui-se que os modelos obtidos por combinação na segunda metodologia apresentam maior incidência de
menores MAPE (erro médio absoluto percentual) em comparação aos modelos
apresentados na primeira metodologia. Por fim, foram realizadas também comparações dos
resultados de MAPE destes modelos com os resultados de MAPE obtidos nos modelos em
dois projetos de P&D (Pesquisa e Desenvolvimento), o PREVER e o PCD, ambos
desenvolvidos pela UFPE em parceria com a Companhia Energética de Pernambuco
(Celpe)

Links & Downloads

1. Frederico Dias Diniz, Carlos; Ribeiro Barbosa de Aquino, Ronaldo. Sistema de previsão de consumo de energia elétrica em curto prazo em função da variável temperatura utilizando redes neurais. 2011. Dissertação (Mestrado). Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2011.
2. https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/5316

Tags

Redes Neurais Artificiais

Previsão de consumo de energia

Regional Elétrica

Temperatura

Combinação de modelos

Additional Fields

Identifer	oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/5316
Date	31 January 2011
Creators	Frederico Dias Diniz, Carlos
Contributors	Ribeiro Barbosa de Aquino, Ronaldo
Publisher	Universidade Federal de Pernambuco
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 UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
Rights	info:eu-repo/semantics/openAccess