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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)

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/5316
Date31 January 2011
CreatorsFrederico Dias Diniz, Carlos
ContributorsRibeiro Barbosa de Aquino, Ronaldo
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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