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Previous issue date: 2016-11-11 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nos estudos sobre o mercado de energia do brasil existem poucos trabalhos sobre predição do preço de energia elétrica em curto prazo. Os que existem utilizam modelos preditores do tipo ARIMA e rede neural direta, entretanto com a rede neural sem método de seleção das variáveis de entrada ou dos atrasos das entradas. Além disso, não há trabalhos que utilizem redes neurais recorrentes no mercado brasileiro. O mercado de energia de curto prazo pode apresentar importantes oportunidades aos agentes atuantes, pois a comercialização nesse mercado é menos burocrática em relação ao mercado de longo prazo. Este trabalho apresenta o uso de redes neurais diretas e recorrentes (além da comparação com o modelo ARIMA) para a previsão do preço de energia elétrica de curto prazo brasileiro com uso da técnica de correlação para seleção das variáveis externas da rede e também para escolha dos atrasos nestas variáveis selecionadas. Mostra-se que, na
previsão de um passo a frente, as redes neurais implementadas superam o desempenho do modelo ARIMA para esta série e, em geral, a rede direta apresenta melhor resultado que a recorrente. além disso, a seleção dos atrasos nas variáveis de entrada melhora o desempenho da rede neural direta. / There are few articles about short term electricity price prediction in the Brazilian market. Existing works use ARIMA predictors and feedforward neural networks however, without input selection or lag selection for these inputs. Besides, there is no work with use of recurrent neural networks in the Brazilian electricity market. The short term electricity market may show important opportunities for the agents acting as the commercialization in this market is less bureaucratic in relation to the long-term market.. This article shows the use of feedforward and recurrent neural networks (besides comparison with the ARIMA model) to predict short term electricity price with the use of correlation for exogenous input selection for the networks and also for lag selection to these inputs. It is shown that, for one step forward predictions, both implemented networks outperforms the ARIMA model, and in general, feedforward network works better than recurrent network. Besides, lag selection in the input improves feedforward network performance.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpa.br:2011/8296 |
| Date | 11 November 2016 |
| Creators | PEREIRA JUNIOR, Flaviano Ramos |
| Contributors | OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de |
| Publisher | Universidade Federal do Pará, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, UFPA, Brasil, Instituto de Tecnologia |
| 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 UFPA, instname:Universidade Federal do Pará, instacron:UFPA |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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