Redes neurais diretas e recorrentes na previsão do preço de energia elétrica de curto prazo no mercado brasileiro

• Autor(a) principal: PEREIRA JUNIOR, Flaviano Ramos
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPA
• Texto Completo: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/8296
• topic: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::SISTEMAS ELETRICOS DE POTENCIA::TRANSMISSAO DA ENERGIA ELETRICA, DISTRIBUICAO DA ENERGIA ELETRICA; Redes neurais (Computação); Serviços de eletricidade; Energia elétrica; Custos nos serviços; Aspectos econômicos; Consumo de energia elétrica; Controle de custo; Predição do preço de energia; Mercado de curto prazo

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.